基于改进人工蜂群的图像增强算法

发布时间：2018-11-03 17:26

【摘要】：针对人工蜂群算法易出现早熟现象和收敛速度慢等问题,提出一种基于回溯搜索的人工蜂群算法。通过回溯搜索算法选择更新种群,采用随机的变异策略和不均匀的交叉策略,增强蜂群算法种群多样性,使得改进的蜂群算法能够跳出局部最优,且具有较好的全局收敛速度。将改进的算法用于图像对比度增强,通过搜索非完全Beta函数的最佳参数α,β,确定灰度变换曲线,对图像灰度进行调整,提高图像对比度。仿真实验结果表明,该算法具有较高的求解精度和较快的收敛速度,与直方图均衡化算法相比,有效地增强了图像的对比度。
[Abstract]:Aiming at the problems of precocity and slow convergence rate of artificial bee colony algorithm, an artificial bee colony algorithm based on backtracking search is proposed. By using backtracking search algorithm to select the updated population, random mutation strategy and uneven crossover strategy are adopted to enhance the diversity of the population of the beecolony algorithm, so that the improved beecolony algorithm can jump out of the local optimum and has a better global convergence rate. The improved algorithm is applied to image contrast enhancement. By searching for the best parameters of incomplete Beta function 伪, 尾, the gray transformation curve is determined, and the image gray scale is adjusted to improve the image contrast. The simulation results show that the algorithm has higher accuracy and faster convergence speed. Compared with the histogram equalization algorithm, the algorithm can effectively enhance the contrast of the image.
【作者单位】： 西安理工大学理学院;
【基金】：陕西省科技攻关计划项目(2015GY004)
【分类号】：TP18;TP391.41

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本文编号：2308451