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基于混合蛙跳优化的条纹管图像自适应增强被引量：8: 1; 作者岳梅郭宝平 +1 位作者张平郭轩《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期108-113,共6页; 针对条纹管相机获取的条纹图像,提出一种将混合蛙跳算法和非完全Beta函数结合的自适应增强方法。利用混合蛙跳算法中局部信息交换和全局信息交换的寻优机制,增加寻优稳定性和加快收敛度。通过混合蛙跳优化算法自动搜索最佳灰度变换参数... 展开更多; 关键词激光成像雷达条纹相机蛙跳优化算法图像增强非完全beta函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

自适应量子遗传算法的遥感图像自动增强被引量：10: 2; 作者李玉杨蕴 +1 位作者王岱良赵泉华《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2838-2853,共16页; 针对传统基于归一化非完全Beta函数(Normalized Incomplete Beta Function,NIBF)的图像增强方法难以有效地自动获取最优参数且其增强效果受图像动态范围限制的问题,提出一种基于自适应量子遗传算法的NIBF遥感图像自动增强方法。首先,由... 展开更多; 关键词图像增强归一化非完全beta函数自适应量子遗传算法参数选取; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粒子群优化的图像自适应增强方法被引量：6: 3; 作者李丙春耿国华《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第20期4959-4961,共3页; 将免疫粒子群优化算法和非完全Beta函数结合,提出了一种自适应图像对比度增强方法。该免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力。利用免疫粒... 展开更多; 关键词粒子群优化算法免疫进化图像增强非完全beta函数评价函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于遗传算法的辐射图像对比度增强被引量：3: 4; 作者郭肖静吴志芳《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期104-107,共4页; 基于遗传算法和非完全Beta函数,介绍了一种自适应的图像对比度增强方法,并将其应用到辐射图像的增强处理中。Tubbs利用归一化的非完全Beta函数(Incomplete Beta Function),来实现几种典型的灰度变换曲线的自动拟合。在实现了该函数的基... 展开更多; 关键词图像增强非完全beta函数遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

遗传算法在图像增强中的应用被引量：8: 5; 作者黄小荣张金玉《四川兵工学报》 CAS 2010年第6期67-70,共4页; 介绍了遗传算法和图像增强的基本原理,归纳和总结了遗传算法在图像增强中的应用现状,探讨了目前该领域存在的问题,展望了其研究发展方向。; 关键词遗传算法图像增强非完全beta函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于压缩速度范围PSO的图像自适应增强被引量：1: 6; 作者孙晶晶雷秀娟《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第21期228-230,233,共4页; 基于对惯性权重ω和最大飞行速度Vmax的分析,结合完全覆盖图像增强典型变换函数类型的非完全Beta算子,提出压缩速度范围改进粒子群算法(CV-PSO)的灰度图像自适应增强方法。用于基本图像和交通图像的增强,并与基本及其他改进PSO算法做性... 展开更多; 关键词粒子群算法自适应压缩速度范围非完全beta函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于不同图像质量评价标准的自适应辐射图像增强被引量：1: 7; 作者郭肖静吴志芳《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第B09期724-728,共5页; 实现了基于非完全Beta函数的遗传算法以及基于此遗传算法的自适应灰度变换,在此基础上,使用3种图像质量评价标准实现了辐射图像的自适应灰度变换,比较了3种方法的处理时长、稳定性、遗传代数的影响等,将其应用到集装箱DR/CT检测系统图... 展开更多; 关键词遗传算法图像增强非完全beta函数图像质量评价标准; 在线阅读下载PDF 职称材料

集装箱图像对比度增强的自适应算法被引量：1: 8; 作者郭肖静吴志芳《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期912-914,941,共4页; 基于对非完全Beta函数的研究,介绍了三种不同的自适应图像对比度增强方法。传统的图像增强处理是针对图像灰度分布的不同情况,来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,表示成了一个归一化的非完全Bet... 展开更多; 关键词图像增强非完全beta函数模拟退火算法遗传算法免疫算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于人工蜂群优化的自适应图像增强方法被引量：6: 9; 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... 展开更多; 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混合蛙跳优化的条纹管图像自适应增强被引量：8: 1; 作者岳梅郭宝平张平郭轩; 机构深圳大学光电工程学院光电子器件与系统教育部重点实验室广东省光电子器件与系统重点实验室江苏北方湖光光电有限公司; 出处《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期108-113,共6页; 基金省部重点实验室开放基金(2009w07)资助; 文摘针对条纹管相机获取的条纹图像,提出一种将混合蛙跳算法和非完全Beta函数结合的自适应增强方法。利用混合蛙跳算法中局部信息交换和全局信息交换的寻优机制,增加寻优稳定性和加快收敛度。通过混合蛙跳优化算法自动搜索最佳灰度变换参数,从而得到一条最佳灰度变换曲线,实现对条纹图像增强处理。实验证明该算法能降低条纹图像中背景对目标的影响,且较好保留了图像中细节部分信息,在视觉上优于传统的增强方法。; 关键词激光成像雷达条纹相机蛙跳优化算法图像增强非完全beta函数; Keywords imaging lidar streak tube camera shuffled frog-leaping algorithm image enhancement incomplete beta function; 分类号 TN249 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自适应量子遗传算法的遥感图像自动增强被引量：10: 2; 作者李玉杨蕴王岱良赵泉华; 机构辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院遥感科学与应用研究所; 出处《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第11期2838-2853,共16页; 基金国家自然科学基金资助项目(No.41301479 No.41271435) 辽宁省自然科学基金资助项目(No.2015020090); 文摘针对传统基于归一化非完全Beta函数(Normalized Incomplete Beta Function,NIBF)的图像增强方法难以有效地自动获取最优参数且其增强效果受图像动态范围限制的问题,提出一种基于自适应量子遗传算法的NIBF遥感图像自动增强方法。首先,由图像色深,对待增强图像引入最大和最小光谱测度级,扩大其动态范围。其次,利用量子比特将NIBF参数编码为量子染色体,并设置若干量子染色体构成初始参数种群;对该参数种群进行测量和解码,以解码值作为NIBF的参数输入,对图像进行光谱测度变换,得到对应的增强图像种群。然后,利用八方向边缘检测模板提取增强图像种群中每个个体的边缘图像,由边缘强度、边缘数以及熵测度定义刻画参数种群中个体品质的适应度函数,并以此评价参数种群中的每个参数个体,保留和记录最优参数个体。在提出的进化策略中,利用量子旋转门实现量子染色体向最大适应度方向进化,并根据每代适应度的差异和进化代数自适应地调整量子旋转角的大小;以最终演化的参数种群中适应度最大的参数个体作为NIBF的最优参数,生成相应的光谱测度变换曲线,从而确定输入和输出光谱测度之间的映射关系,实现图像最优自动增强。对5幅图像的平均实验结果表明:盲/无参考图像空域质量评价指标提升了122.2%;自然图像质量评价指标提升了71.8%;运行时间为10.758s。满足了遥感图像增强处理中的自动化、鲁棒性和高效率的要求。; 关键词图像增强归一化非完全beta函数自适应量子遗传算法参数选取; Keywords image enhancement Normalized Incomplete beta Function(NIBF) adaptive quantum genetic algorithm parameter selection; 分类号 TP791 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于粒子群优化的图像自适应增强方法被引量：6: 3; 作者李丙春耿国华; 机构喀什师范学院网络中心西北大学信息学院; 出处《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第20期4959-4961,共3页; 基金国家自然科学基金项目(60573179); 文摘将免疫粒子群优化算法和非完全Beta函数结合,提出了一种自适应图像对比度增强方法。该免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力。利用免疫粒子群优化算法自动搜索最佳的灰度变换参数,从而获得一条最佳的灰度变换曲线,实现对图像进行全局增强处理。实验结果表明,该算法不仅能有效地提高图像整体对比度和视觉效果,而且适合图像的自动化处理。; 关键词粒子群优化算法免疫进化图像增强非完全beta函数评价函数; Keywords particle swarm optimization immunity image enhancement incomplete beta function evaluation function; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于遗传算法的辐射图像对比度增强被引量：3: 4; 作者郭肖静吴志芳; 机构清华大学核能与新能源技术研究院; 出处《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2007年第1期104-107,共4页; 文摘基于遗传算法和非完全Beta函数,介绍了一种自适应的图像对比度增强方法,并将其应用到辐射图像的增强处理中。Tubbs利用归一化的非完全Beta函数(Incomplete Beta Function),来实现几种典型的灰度变换曲线的自动拟合。在实现了该函数的基础上,通过基于遗传算法的自适应搜索确定Beta函数的最佳参数,并对遗传算子做了一定改进,从而确定相应的最佳变换曲线。将该方法应用于集装箱检测图像的对比度增强,通过对实验结果的比较,说明了该方法的优越性。; 关键词图像增强非完全beta函数遗传算法; Keywords image enhancement incomplete beta function genetic algorithm; 分类号 TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名遗传算法在图像增强中的应用被引量：8: 5; 作者黄小荣张金玉; 机构第二炮兵工程学院; 出处《四川兵工学报》 CAS 2010年第6期67-70,共4页; 文摘介绍了遗传算法和图像增强的基本原理,归纳和总结了遗传算法在图像增强中的应用现状,探讨了目前该领域存在的问题,展望了其研究发展方向。; 关键词遗传算法图像增强非完全beta函数; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于压缩速度范围PSO的图像自适应增强被引量：1: 6; 作者孙晶晶雷秀娟; 机构陕西师范大学计算机科学学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第21期228-230,233,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60773224) 陕西师范大学研究生培养创新基金资助项目(2009CXS020); 文摘基于对惯性权重ω和最大飞行速度Vmax的分析,结合完全覆盖图像增强典型变换函数类型的非完全Beta算子,提出压缩速度范围改进粒子群算法(CV-PSO)的灰度图像自适应增强方法。用于基本图像和交通图像的增强,并与基本及其他改进PSO算法做性能比较。实验结果证实了CV-PSO算法的有效性和优越性,且在视觉效果上优于传统直方图均衡化法。; 关键词粒子群算法自适应压缩速度范围非完全beta函数; Keywords Particle Swarm Optimization（PSO） adaptive contracted ranges of velocity incomplete beta function; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于不同图像质量评价标准的自适应辐射图像增强被引量：1: 7; 作者郭肖静吴志芳; 机构清华大学核能与新能源技术研究院; 出处《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第B09期724-728,共5页; 文摘实现了基于非完全Beta函数的遗传算法以及基于此遗传算法的自适应灰度变换,在此基础上,使用3种图像质量评价标准实现了辐射图像的自适应灰度变换,比较了3种方法的处理时长、稳定性、遗传代数的影响等,将其应用到集装箱DR/CT检测系统图像处理模块中,实现了有效的自适应图像增强。; 关键词遗传算法图像增强非完全beta函数图像质量评价标准; Keywords genetic algorithm image enhancement incomplete beta function image quality evaluation standard; 分类号 TP311.1 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名集装箱图像对比度增强的自适应算法被引量：1: 8; 作者郭肖静吴志芳; 机构清华大学核能与新能源技术研究院; 出处《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心 2006年第6期912-914,941,共4页; 文摘基于对非完全Beta函数的研究,介绍了三种不同的自适应图像对比度增强方法。传统的图像增强处理是针对图像灰度分布的不同情况,来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,表示成了一个归一化的非完全Beta函数,通过自适应搜索算法可以确定Beta函数的最佳参数,从而确定了相应的最佳变换曲线,将该函数应用于集装箱检测图像的对比度增强,通过对实验结果的比较,说明了该变换函数的优越性。; 关键词图像增强非完全beta函数模拟退火算法遗传算法免疫算法; Keywords image enhancement Incomplete beta function simulated annealing algorithm genetic algorithm immune algorithm.; 分类号 TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于人工蜂群优化的自适应图像增强方法被引量：6: 9; 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]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于混合蛙跳优化的条纹管图像自适应增强	岳梅郭宝平张平郭轩	《光电工程》 CAS CSCD 北大核心	2011	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	自适应量子遗传算法的遥感图像自动增强	李玉杨蕴王岱良赵泉华	《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心	2018	10	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于粒子群优化的图像自适应增强方法	李丙春耿国华	《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心	2007	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于遗传算法的辐射图像对比度增强	郭肖静吴志芳	《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心	2007	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	遗传算法在图像增强中的应用	黄小荣张金玉	《四川兵工学报》 CAS	2010	8	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于压缩速度范围PSO的图像自适应增强	孙晶晶雷秀娟	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2010	1	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于不同图像质量评价标准的自适应辐射图像增强	郭肖静吴志芳	《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	集装箱图像对比度增强的自适应算法	郭肖静吴志芳	《核电子学与探测技术》 CAS CSCD 北大核心	2006	1	在线阅读下载PDF 职称材料
9	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	在线阅读下载PDF 职称材料