高斯变邻域差分的灰度图像增强算法

灰度图像增强问题可以转化为一个目标优化问题,但是该目标函数实质是一个多峰值的优化问题,对此提出一种高斯变邻域差分进化算法用于灰度图像的增强。首先,利用高斯变异方式具有快速收敛特性以及变邻域方式在种群多样性保持方面的优势,对差分进化算法的变异进行改进,目的是平衡算法在快速收敛和保持种群多样性方面的能力,提高算法的整体效能。然后利用该算法对灰度图像增强问题进行研究,通过与基于标准DE,PSO及均衡直方图灰度图像增强效果进行对比,高斯变邻域差分灰度图像增强算法能够更有效的对灰度图像进行增强。