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《pso約束優(yōu)化耦合直方圖均衡化的圖像增強(qiáng)算法》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、PSO約束優(yōu)化耦合直方圖均衡化的圖像增強(qiáng)算法 摘要：針對當(dāng)前圖像增強(qiáng)算法中灰度歸一化重新分配時產(chǎn)生均值漂移，難以有效保留圖像細(xì)節(jié)信息和亮度保護(hù)等問題，提出了一種基于PSO約束優(yōu)化與直方圖均衡化的圖像增強(qiáng)算法。引入最大類間方差法（Otsu），將輸入圖像分割為目標(biāo)子圖像和背景子圖像兩部分，并對二者分別均衡化，以提高目標(biāo)與背景子圖像的對比度；并根據(jù)閾值加權(quán)約束分別計算目標(biāo)和背景子圖像的約束；并引入粒子群優(yōu)化（PSO）算法，對目標(biāo)和背景子圖像的約束主要參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化，確定最優(yōu)約束值；聯(lián)合目標(biāo)子圖像與背景子圖像的最優(yōu)約束值完成圖像增強(qiáng)。實驗結(jié)
2、果表明，與當(dāng)前增強(qiáng)方法相比，所提出的算法具有更好的亮度保護(hù)和對比度增強(qiáng)效果，較好地保留了輸入圖像的細(xì)節(jié)信息?！ ￡P(guān)鍵詞：直方圖均衡化；最大類間方差法；對比度增強(qiáng)；粒子群優(yōu)化 中圖分類號：TN911.73?34；TP391文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1004?373X（2016）15?0032?06 Abstract：Sincethemeanshiftmaygenerateinthecurrentimageenhancementalgorithmwhenthegrayscalenormalizationisredistributed，
3、anditisdifficulttoeffectivelypreservetheimagedetailedinformationandprotectthebrightness，anewimageenhancementalgorithmbasedonPSOconstraintoptimizationand9histogramequalizationisproposed.TheOtsumethodisintroducedtosegmenttheinputimageintotheobjectsubimageandbackgroundsub
4、image，andthetwosubimagesarerespectivelybalancedtoimprovethecontrastofobjectsubimageandbackgroundsubimage.Andthentheconstraintsoftheobjectsubimageandbackgroundsubimagearecomputedaccordingtothethresholdweightedconstraint.Inthispaper，theparticleswarmoptimization（PSO）algor
5、ithmisintroducedtooptimizethemainconstraintparametersofobjectsubimageandbackgroundsubimage，andthendeterminetheoptimalconstraints.Theimagewasenhancedincombinationwiththeoptimalconstraintvalueoftheobjectsubimageandbackgroundsubimage.Theexperimentresultsshowthat，incompari
6、sonwiththeavailableimageenhancementmethod，theproposedalgorithmhasbetterbrightnessprotectionandcontrastenhancementeffect，andcangreatlypreservethedetailedinformationofinputimage. Keywords：histogramequalization；Otsumethod；contrastenhancement；particleswarmoptimization 0引
7、言9 在圖像和影像處理過程中，利用對比度增強(qiáng)技術(shù)能夠獲得更好的視覺感官。在一般情況下，直方圖均衡化的對比度增強(qiáng)是通過輸入圖像強(qiáng)度再分配來實現(xiàn)的，且直方圖改變是大多數(shù)對比度增強(qiáng)技術(shù)的基本方法[1]。因此，將直方圖均衡化（HE）運用于輸入圖像的線性累積直方圖，在輸入圖像的動態(tài)強(qiáng)度范圍內(nèi)分布其像素值。目前在醫(yī)學(xué)圖像處理、語音識別、紋理合成、衛(wèi)星圖像處理等方面有廣泛的應(yīng)用[2]?！ Υ耍姸鄬W(xué)者對圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行研究，如P.Shanmugavadivu等在HE基礎(chǔ)上提出了基于亮度保持的直方圖均衡化方法（BBHE）[3]，其依據(jù)輸入圖像的
8、均值將直方圖分為兩部分：其中一部分從最小灰度值到平均灰度值；另一部分從平均灰度值到最大灰度值，然后使得兩直方圖均衡獨立。實驗結(jié)果顯示該技術(shù)能保持原始圖像的亮度。Kim等提出了子區(qū)域的直方圖均衡化（SRHE）[4]，該方法利用高斯濾波分
