基于差分进化的图像自适应增强方法

图像增强是图像处理中重要的步骤之一,基于非完全Beta函数变换的图像增强办法能够获得较为理想的增强效果.然而合理的Beta函数参数选取一直没有得到很好的解决,常需要人工干预或者计算非常耗时.差分进化算法是一种新型的进化计算方法,具有自适应、自组织等智能特性和强大的寻找优化解的能力.这里将差分进化算法用于Beta函数参数的自适应选取,实现了基于差分进化算法的非完全Beta函数图像增强方法,实际图像增强实验结果表明了该方法的有效性和可行性.     

图像增强的自适应免疫算法

介绍了自适应免疫算法的基本原理及实现步骤，并将其应用到图像的增强处理中，在传统的图像管理处理中，针对图像灰度分布的不同情况，需要定义相应的灰度变换函数。Tubbs将图像增强处理中几种常用的非线性变换函数表示成一个归一化的非完全Beta函数，但确定Beta函数参数仍是一个复杂的问题，本文利用自适应免疫算法来确定该变换函数的最佳参数值，通过对自然图像的仿真实验可以看出本文方法的有效性。     

基于改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法

针对传统基于多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法, 进行图像增强时未考虑亮度分量和局部对比度, 导致图像增强未达到最佳尺度值, 获取的增强图像存在失真、 带有雾膜的问题, 提出一种基于改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法. 首先采用高斯环境函数 对3种灰度图像实施卷积并进行灰度纠正, 将3种纠正灰度后的图像合并, 获取初步单幅彩色图像增强结果; 然后改进多尺度Retinex的单幅彩色图像增强算法, 增强单幅彩色图像像素的平均亮度; 最后通过非线性函数对亮度增强后的彩色图像实施局部对比度增强处理, 用线性调整方法恢复局部对比度增强后的图像颜色, 以获取最佳单幅彩色图像的图像增强结果. 实验结果表明, 该算法可获得亮度和对比度均较好的单幅彩色图像增强结果.     

改进蚁群算法在多目标下路径长度的研究

为解决蚁群算法规划时易陷入局部最优问题,提出一种适合多目标下全局路径规划的改进蚁群算法。将粒子群算法所得到的最优结果路径作为蚁群算法的初始信息素增强值,利用平均距离与当前距离比值和最优与最差路径正负反馈相结合来调节信息素更新策略,根据不同阶段中信息素挥发系数的影响将其动态划分来求解最优遍历顺序,得到最短路径长度。att48实例结果显示,相较于传统算法,改进算法在路径长度上缩短了6.76%,鲁棒性能提高了4.87%,证明了改进蚁群算法的有效性。     

求解全局优化问题的改进灰狼算法

灰狼算法是一种高效的优化技术,但其在一些问题上存在求解精度不高、收敛速度较慢和易于陷入局部最优的缺点。因此,提出了一种改进的灰狼优化算法（MGWO）。该算法引入了3种改进策略：平衡算法全局搜索性和局部开发性的指数规律收敛因子调整策略、提高算法求解精度的自适应位置更新策略和修订动态权重策略。通过两组在10个基准测试函数上...     

基于突变粒子群算法的图像自适应增强

利用突变粒子群算法自动获取图像非线性增强函数的最佳变换参数,达到图像增强的效果。该算法基于粒子群算法原理,采用针对图像质量评价效果的新适应度函数（包括方差、信息熵、紧致度、信噪改变量以及像素差别五要素）,提出一种基于突变机制的粒子群算法,有效增大粒子间的差异性和非均匀性,打破平衡态,从而增强系统内动力以提高系统进化的效率。实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且增强质量评价明显提高。     

一种基于模糊增强的图像边缘提取改进算法

分析了Pal的模糊边缘提取算法的缺陷,即图像增强区域单一、图像增强后造成低灰度信息的损失、没有做抑噪处理,并针对Pal的模糊增强算法的缺陷提出一种改进的基于模糊增强的边缘提取算法,通过定义新的隶属函数和一种新的模糊增强算法,结合图像平滑滤波处理进行图像边缘提取,有效地增强了边缘信息且抑制了噪声的干扰,并给出了该方法在图像边缘提取中的应用实例。     

基于多尺度边缘的血管内超声图像增强算法

血管内超声图像同时具有低对比度和低信噪比的特征,传统的图像增强算法会明显放大噪声.为此,提出一种基于边缘表示的算法来增强血管内超声图像的对比度,采用平滑函数的导数作为小波函数对图像进行二进小波分解,使用小波系数在各尺度间的局部极大值来刻画图像的多尺度边缘,通过拉伸小波系数极大值再重构图像来增强灰度图像的对比度.实验结果表明,本文提出的增强算法在有效增强图像对比度的同时避免了放大噪声,并且可以通过调节不同尺度的拉伸因子来获得不同的增强效果,同时提高了运算速度.     

基于势场导向的对数蚁群算法的移动机器人路径规划

针对蚁群算法存在收敛速度慢,易陷入局部最优的问题,提出了一种将人工势场和对数蚁群算法相融合的新算法.该算法是在蚁群算法的基础上,将势场的影响因素引入到蚁群算法的状态转移概率函数和启发函数中,并通过对数函数模型对蚁群算法的信息素更新策略进行改进,使得路径算法搜索不再具有盲目性,并加快算法的收敛速度.为了验证改进算法的有效...     

改进的小波多尺度频域增强算法

为提高图像识别在分类时的质量,必须在图像的预处理阶段对噪声进行滤除,对图像中的目标对象加以增强。从研究图像增强的频域法入手,研究小波多尺度灰度图像增强算法及小波边界延拓,设计了一种改进的小波图像增强算法及实现进程。在Visual C 软件平台上进行了仿真实验,仿真结果验证该算法能够提高对比度,有效显示淹没在阴影、光照等区域中的细节,在完成图像增强的同时,对噪声有较好的抑制作用。     

粒子群优化算法的改进及数值仿真

提出一种改进的粒子群优化算法,该算法采用使全局探索与局部开发合理平衡的方法,降低了粒子群优化易陷入早熟收敛的可能性.先用Beta分布初始化种群,再用逆不完全Γ函数更新惯性权重,然后基于差分进化的新算子实现速率更新,最后采用基于边界对称映射的方法处理粒子的越界.数值仿真结果表明,改进算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和蚁群优化算法.     

一种自适应红外图像增强算法

针对红外图像普遍存在的目标与背景对比度差的特点,提出一种自适应红外图像增强算法.该算法首先采用峰值与局部最大值估算法相结合的方法自适应地计算出两个阈值,由此将图像分为背景段、目标段和过渡段三部分;然后对不同的灰度段采用不同的变换系数分段进行灰度拉伸和压缩变换,实现图像的自适应增强;最后对得到的图像进行灰度间距的均衡化处理,把灰度等级在整个显示范围内等间距排列.实验结果表明,该算法能够实现自适应阈值选择,获得灰度更加连续的红外图像,有效地增加了图像的细节和清晰度.     

改进的粒子群算法及在数值函数优化中应用

为提高粒子群算法的优化能力,提出了一种改进的粒子群优化算法。在该算法中,采用Beta分布初始化种群,采用逆不完全伽马函数更新惯性权重,在速度更新式中,引入了基于差分进化的新算子,对于粒子的越界处理,采用了基于边界对称映射的新方法。以50个不同类型的数值函数作为优化实例,基于威尔柯克斯符号秩检验的测试结果表明,该算法明显优于普通粒子群优化算法、差分进化算法、人工蜂群优化算法和量子行为粒子群算法。     

基于同步扰动随机逼近的混合萤火虫算法

针对标准萤火虫算法(FA)中存在的种群过早收敛、容易陷入局部最优等不足,提出一种以memetic算法为框架、将同步扰动随机逼近和萤火虫算法相结合的混合算法(FA-SPSA),即首先使用萤火虫算法对种群进行全局寻优,然后使用同步扰动随机逼近算法对选出的部分最优个体进行局部搜索,从而增强萤火虫算法跳出局部最优解的能力。通过6个标准测试函数对FA-SPSA算法的性能进行检验,并与标准萤火虫算法、果蝇算法、改进的果蝇算法等其他4种算法进行比较,结果表明,FA-SPSA算法在寻优精度、收敛速度、鲁棒性等方面的性能总体上优于对比算法。     

基于小波分析和Retinex算法的图像增强算法

为了改善图像增强效果, 提高图像质量, 提出一种基于小波分析和Retinex算法的图像增强算法(WA Retinex). 先采用小波分析对图像进行多尺度分解, 去除图像中的噪声; 再采用Retinex算法对图像细节信息进行增强, 并引入更符合人眼视觉特性的拟合函数拓宽图像灰度范围; 最后通过仿真实验对其有效性和优越性进行分析. 实验结果表明, 该算法明显改善了图像的整体视觉效果, 能更好地刻画图像细节信息,  性能优于现有的一些经典Retinex算法.     

改善彩色等离子体显示器动态假轮廓的动态复合寻址技术

开发了一种改善彩色等离子体显示器动态假轮廓的新型动态复合寻址技术．该技术基于寻址与显示分离技术，将对产生动态假轮廓起重要作用的权值较大子场拆分为若干个权值较小的子场，并对拆分的子场使用累积发光的寻址方式，利用输入图像灰度统计与预置的灰度阈值比较，动态地确定拆分子场的使用情况，在不影响图像显示亮度的情况下有效地减小了动态假轮廓现象．同时，利用拆分多个子场、设置多阈值、增加子场数目、使用遗传算法修正编码、联合方式等改进技术，充分发挥子场数目多、子场冗余、拆分子场的特点，进一步减小了动态假轮廓．仿真结果表明，改善动态假轮廓的新型动态复合寻址技术有效地减小了动态假轮廓现象，并最大限度地提高了整幅图像的显示质量．     

灰度文本图像自适应二值化滤波算法设计及应用

将自适应滤波与局部阈值二值化有机结合起来,提出自适应二值化滤波算法,旨在将淹没在噪声和失真中的灰度文本图像的二值图像信息通过滤波的方式恢复出来。采用改进的大津法计算局部阈值,对滤波结果进行二值化。依据二值化的结果估计滤波的误差,并调整滤波器参数。实验结果表明该算法克服了光照不均和噪声对灰度文本图像二值化的影响,得到了较理想的二值图像。