基于優(yōu)化改進(jìn)的圖像模糊增強(qiáng)算法研究.pdf

1、圖像處理的研究，為更深層次的圖像分析和圖像理解等奠定了基礎(chǔ)。作為圖像處理領(lǐng)域預(yù)處理部分的一項(xiàng)重要分支，圖像增強(qiáng)操作通過(guò)提高圖像的質(zhì)量、突出圖像中感興趣區(qū)域信息，改善了圖像在獲取過(guò)程中因受光照條件、成像設(shè)備質(zhì)量等因素影響而導(dǎo)致的圖像信息丟失、質(zhì)量下降等現(xiàn)象，滿足了使用者的需求。本文通過(guò)對(duì)目前基于圖像空間域、圖像頻率域及優(yōu)化理論的圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行分析，在傳統(tǒng)遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法和模糊增強(qiáng)算法的研究基礎(chǔ)上，將三種傳統(tǒng)算法進(jìn)行改進(jìn)并結(jié)合，利

2、用基于優(yōu)化理論的方法主要對(duì)人物圖像、醫(yī)學(xué)圖像進(jìn)行了增強(qiáng)處理。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容和工作如下:
　　(1)在分析傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法與模糊增強(qiáng)算法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)的基礎(chǔ)上，提出一種基于改進(jìn)二維粒子群優(yōu)化的圖像模糊增強(qiáng)算法。通過(guò)引入粒子空間對(duì)稱分布原理、禁忌搜索算法，解決了傳統(tǒng)粒了群優(yōu)化算法容易深陷局部最優(yōu)解、后期與傳統(tǒng)模糊增強(qiáng)算法融合后運(yùn)行時(shí)間過(guò)長(zhǎng)的問(wèn)題。并且通過(guò)將改進(jìn)后一維粒子群優(yōu)化算法向二維進(jìn)行推廣，可以同時(shí)搜索出傳統(tǒng)

3、模糊增強(qiáng)算法中兩個(gè)模糊參數(shù)Fp和Fe的大小，解決了算法精度問(wèn)題。最后，將改進(jìn)后粒子群優(yōu)化算法與傳統(tǒng)模糊增強(qiáng)算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了圖像模糊增強(qiáng)。
　　(2)在分析傳統(tǒng)遺傳算法與模糊增強(qiáng)算法相結(jié)合實(shí)現(xiàn)圖像增強(qiáng)的基礎(chǔ)上，提出一種基于改進(jìn)二維混合遺傳的圖像模糊增強(qiáng)算法。通過(guò)將遺傳算法中三大操作模式由傳統(tǒng)的恒定概率形式修改為隨種群進(jìn)化代數(shù)增加而自動(dòng)修改形式，解決了傳統(tǒng)操作過(guò)程本身的不足、充分考慮到了種群中個(gè)體粒子的進(jìn)化特點(diǎn)。進(jìn)而與改進(jìn)后二維粒子

4、群優(yōu)化算法相結(jié)合，提高了算法的導(dǎo)向性、對(duì)問(wèn)題空問(wèn)的最優(yōu)解值逼近能力。并且通過(guò)對(duì)傳統(tǒng)模糊特征函數(shù)公式進(jìn)行修改，利用模糊參數(shù)Fp與圖像最大灰度值取值的不同，選取不同模糊特征函數(shù)調(diào)整公式，解決了傳統(tǒng)模糊增強(qiáng)算法所出現(xiàn)的圖像部分灰度信息丟失問(wèn)題。最后，將改進(jìn)后二維混合遺傳算法與改進(jìn)后模糊增強(qiáng)算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了圖像模糊增強(qiáng)。
　　最終，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明所提出的算法與傳統(tǒng)的基于優(yōu)化理論的圖像模糊增強(qiáng)算法相比，不僅考慮到了優(yōu)化算法各自的特點(diǎn)并實(shí)現(xiàn)了