基于改进细菌觅食优化的彩超图像增强算法

受彩色多普勒超声影像工作设备的限制,彩超图像作为医(疗)学辅助证据一般采用传统的算法(诸如空域增强中的直方图变换或频域增强中的小波变换)进行增强,而直方图变换后的彩超图像失真度过大,小波变换的参数调试更为繁琐。为此,本文提出了一种改进细菌觅食优化的图像增强算法。首先将彩超图像转到HSV颜色空间中,而后利用熵视觉显著性机制对亮度分量进行处理,以便获得显著性点集,将其作为细菌觅食优化初始菌群的候选集合,根据随机佳点理论抽选出合适的菌群点集后,对不完全Beta函数中的两个调节因子进行寻优,确定最优参数,最后将增强后的亮度分量整合色调分量和饱和度分量,并转回到RGB颜色空间中,得到增强后的彩超图像。文中的数据来源于某医院彩超诊断室,经MATLAB仿真测试后,证明所提算法同模因及杜鹃优化算法相比,峰值信噪比平均提高了7.29分贝,且具有良好的主观分辨效果。