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基于微粒群算法的图像自适应增强算法的研究
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:《计算机工程与应用》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]江南大学信息工程学院,江苏无锡214122
  • 相关基金:国家自然科学基金( the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60474030) .
中文摘要:

提出了一种基于微粒群算法(PSO)的图像增强方法,把图像增强看作最优化问题。使用此方法可以自动地找出降质图像归一化的非完全β函数的最优参数值,对原始图像降质类型进行正确的推理。不论原始图像是哪种降质类型,使用提出的算法都能得到较好的增强。并且在评价算法的性能时,使用了一种新的目标函数。实例仿真证实了PSO在图像增强上的有效性和优越性。

英文摘要:

In this study,a Particle Swarm Optimization (PSO) approach to image enhancement is proposed,in which image enhancement is formulated as an optimization problem.Using the approach,the optimization parameters in the normalized incomplete Beta function of degraded images can be automatically found out.Then accurate illation of the type of original degraded images can be got.In spite of which type of the original images,better result of enhanced image can be obtained.And a new objective function is used during evaluating the performance of algorithms.The efficiency and superiority of PSO algorithms to image enhancement can be showed by the simulation results.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887