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基于人工蜂群优化的自适应图像增强方法
被引量：
6
1
作者
王延年
程燕杰
+2 位作者
钟正
李文婷
李雄飞
《工具技术》
2020年第8期78-82,共5页
结合人工蜂群优化算法和非完全Beta函数,将人工蜂群算法作为优化问题寻找最优解,提出基于人工蜂群优化的自适应图像增强算法。通过人工蜂群优化算法并行搜索非完全Beta函数的最佳参数,从而确定最优的灰度变换曲线;引入适应度函数来指导...
结合人工蜂群优化算法和非完全Beta函数,将人工蜂群算法作为优化问题寻找最优解,提出基于人工蜂群优化的自适应图像增强算法。通过人工蜂群优化算法并行搜索非完全Beta函数的最佳参数,从而确定最优的灰度变换曲线;引入适应度函数来指导人工蜂群的搜索运动,以此实现图像对比度的自适应增强。仿真试验结果表明:与直方图均衡化、反锐化掩模算法相比较,本算法的灰度分布更加均匀,对比度明显,视觉效果更好且适用性强。
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关键词
工蜂群优化算法
对比度增强
非完全Beta函数
适应度函数
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题名
基于人工蜂群优化的自适应图像增强方法
被引量：
6
1
作者
王延年
程燕杰
钟正
李文婷
李雄飞
机构
西安工程大学电子信息学院
西安工程大学
出处
《工具技术》
2020年第8期78-82,共5页
基金
西安市科技局科技计划项目(201805030YD8CG14(1))
陕西省科技厅工业领域一般项目(2019GY-109)。
文摘
结合人工蜂群优化算法和非完全Beta函数,将人工蜂群算法作为优化问题寻找最优解,提出基于人工蜂群优化的自适应图像增强算法。通过人工蜂群优化算法并行搜索非完全Beta函数的最佳参数,从而确定最优的灰度变换曲线;引入适应度函数来指导人工蜂群的搜索运动,以此实现图像对比度的自适应增强。仿真试验结果表明:与直方图均衡化、反锐化掩模算法相比较,本算法的灰度分布更加均匀,对比度明显,视觉效果更好且适用性强。
关键词
工蜂群优化算法
对比度增强
非完全Beta函数
适应度函数
Keywords
artificial swarm optimization algorithm
contrast enhancement
incomplete Beta function
fitness function
分类号
TG702 [金属学及工艺—刀具与模具]
TH164 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于人工蜂群优化的自适应图像增强方法
王延年
程燕杰
钟正
李文婷
李雄飞
《工具技术》
2020
6
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