基于元启发式算法的低照度图像增强研究

发布时间：2021-07-10 21:26

　　现实生活中,由于光照条件不佳,经常会产生低照度图像,这样的图像首先给人带来视觉上的不舒适,同时也不利于后续的图像处理工作,为了改善这类图像的视觉效果,需要对其进行增强处理。元启发式算法的基本原理是模仿自然界中动物的各种行为,然后将它们的行为形成数学模型,可用于函数优化得到最优解。本文将低照度图像处理问题视作变换函数优化问题,对运用元启发式算法解决低照度图像增强问题进行了探索,提出了基于粒子群优化算法和布谷鸟搜索算法的低照度图像增强方法。论文的具体工作及主要贡献如下:（1）针对低照度灰度图像存在整体偏暗,照度不均,对比度低等问题,提出一种基于粒子群优化的灰度图像增强算法。该算法用粒子群优化算法结合双伽马函数校正方法,通过寻找最优α值对图像进行全局增强,从而提升低亮区域的灰度值并抑制高亮区域的灰度值。（2）为了有效提高低照度彩色图像的视觉效果,提出一种基于自适应混沌粒子群优化算法（ACPSO）的图像增强方法。首先,在L*a*b*颜色空间提高图像对比度。然后,利用提出的ACPSO结合伽马校正函数处理HSV空间图像、增强亮度,同时利用构建的自适应拉伸函数、增强饱和度,得到增强的彩色图像。（3）... 

【文章来源】：郑州轻工业大学河南省

【文章页数】：88 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

CLAHE直方图限定过程

Retinex模型框架

使用SSR进行增强图像的效果图

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于粒子群优化的红外图像增强方法[J]. 李灿林,刘金华,宋胜利,吴庆岗,毕丽华.  科学技术与工程. 2019(15)
[2]基于光照-反射成像模型和形态学操作的多谱段图像增强算法[J]. 王殿伟,韩鹏飞,范九伦,刘颖,许志杰,王晶.  物理学报. 2018(21)
[3]一种改进K-奇异值分解稀疏表示图像去噪算法[J]. 孔英会,胡启杨.  科学技术与工程. 2018(01)
[4]一种红外测量图像自适应分段线性灰度变换方法[J]. 李晓冰.  光电子技术. 2011(04)
[5]基于自适应混沌粒子群优化算法的多馈入直流输电系统优化协调直流调制[J]. 周孝法,陈陈,杨帆,陈闽江.  电工技术学报. 2009(04)
[6]基于Contourlet变换的遥感图像增强算法[J]. 陈志刚,尹福昌.  光学精密工程. 2008(10)
[7]基于双平台直方图的红外图像增强算法[J]. 宋岩峰,邵晓鹏,徐军.  红外与激光工程. 2008(02)

硕士论文
[1]远红外图像增强与融合方法研究[D]. 王友余.北方工业大学 2014



本文编号：3276693