基于群體智能優(yōu)化算法的圖像增強研究.pdf

1、群體智能算法在圖像處理、圖像分析和圖像理解等許多地方有廣泛的應(yīng)用，圖像增強足一種非常重要的圖像處理技術(shù)，能夠使圖像的質(zhì)量得到改善或者突出有用的圖像特征，該文研究了GA、PSO、QPSO等智能優(yōu)化算法在圖像增強中的應(yīng)用。 首先，在研究主要的圖像增強算法和智能優(yōu)化算法的基礎(chǔ)上，查閱相關(guān)資料，分析圖像增強已經(jīng)使用的各種算法的優(yōu)缺點，將圖像增強問題作為最優(yōu)化問題來明確地表示，首次將QPSO算法成功地用于解決圖像增強問題，仿真結(jié)果表明了Q

2、PSO算法優(yōu)于PSO、GA算法，QPSO算法不僅參數(shù)個數(shù)少，隨機性強，并且能覆蓋所有解空間，保證算法的全局收斂。 其次，在研究灰度圖像增強技術(shù)中，使用一種新的目標(biāo)函數(shù)評價算法的性能，將新的適應(yīng)度函數(shù)結(jié)合智能優(yōu)化算法進行圖像增強。使用此方法可以自動地找出降質(zhì)圖像歸一化的非完全β函數(shù)的最優(yōu)參數(shù)值，對原始圖像降質(zhì)類型進行正確的推理，仿真結(jié)果證明降質(zhì)圖像在增強后視覺效果有較大提高。并首次將QPSO算法成功地用于狄度圖像增強問題上，仿真結(jié)

3、果證明所提出的方法在自動擬合灰度的廣義變換上有很好的性能，圖像增強效果顯著。 在研究彩色圖像增強技術(shù)中，將在RGB空間表示的降質(zhì)圖像轉(zhuǎn)換到與人類視覺系統(tǒng)特性相適應(yīng)的HIS顏色空間進行增強，提出了應(yīng)用于亮度1分量的新的目標(biāo)函數(shù)，采用均勻化的S，色調(diào)成分H在HIS顏色空間中保持不變，仿真結(jié)果顯示增強所得的圖像具有很好的視覺效果。 最后，在QPSO算法中收縮-擴張系數(shù)對于OPSO中的單個粒子的收斂來說是一個至關(guān)重要的參數(shù)。使用