基于竞选算法优化的图像增强方法

利用了不完全Beta变换对数字图像进行自适应的增强处理,利用竞选优化算法给出Beta变换的参数,提出了一个测量函数作为评价图像增强效果的目标函数,筛选出最大函数值为最佳参数选择。利用Matlab软件根据上面的方法编写程序,得出两参数的收敛曲线、测量函数的收敛曲线和处理后图像的直方图。仿真结果表明,该算法能够自适应地进行数字图像增强处理。增强后的图像灰度分布更加均匀,对比度得到明显提高。

一种基于混沌优化的图像增强算法

利用不完全Beta变换对红外图像进行自适应的增强处理。变换的参数利用混沌优化算法给出。为了提高优化迭代的计算速度,运用BP神经网络对不完全Beta变换进行函数逼近。仿真结果表明,该算法能自适应地进行图像增强处理。增强后的图像灰度分布更均匀,对比度得到明显提高。