摘要
对比度变换是图像增强技术中一种较为简单但又十分重要的方法。不同对比度分布的图像应采用不同的对比度变换函数。如何实现图像对比度的自适应变换,近年来得到人们的普遍重视。Tubbs通过使用规则化Beta函数拟合对比度变换曲线,能实现图像对比度的自适应变换;但使用该方法需确定Beta函数的两个参数,其参数的自适应选择仍是一个较为复杂的问题。文中提出了一种基于微粒群的自适应对比度变换算法,该算法能自动寻找最优的Beta函数参数,实现图像对比度的自适应变换。仿真实验表明了该算法的有效性和可行性。
The contrast transform is a simple and important method in the field of image enhancement.The different contrast transform functions are adopted for all kinds gray images.Tubbs firstly used a regularized Beta function to fit the contrast transform of an input image.By using different parameters,various contrast transforms can be represented.But,it is still a problem to find the two parameters of the Beta function for an input image to be adaptively enhanced.A method of image enhancement is proposed based on particle swarm optimization,which can automatically find the optimal regularized Beta function to achieve image adaptive enhancement.Experiments show that this method is practical and efficient.
出处
《科学技术与工程》
2007年第21期5575-5579,共5页
Science Technology and Engineering
基金
湖南省自然科学基金项目(06JJ50110);湖南省教育厅科学研究项目(编号:04C315)资助
关键词
灰度图像
对比度变换
微粒群优化
gray image contrast transform particle swarm optimization