量子遺傳算法及其在圖像自適應(yīng)增強中的應(yīng)用研究.pdf

1、圖象增強就是將原來不清楚的圖像變得清晰或把我們感興趣的某些特征強調(diào)出來，以改善圖像的視覺效果或便于對圖像進行其他處理?；叶葓D像的非線性變換是一種有效的圖像增強方法，該方法對不同灰度特征的圖像采用不同的非線性變換曲線進行調(diào)整。歸一化非完全Beta函數(shù)可以擬合圖像調(diào)整的各種非線性變換曲線，不同的參數(shù)值分別對應(yīng)于不同類型的圖像非線性變換曲線，但通常確定該函數(shù)參數(shù)需要采用窮舉法和人工介入法，計算量大且無智能性。 量子遺傳算法是量子計算和

2、遺傳算法相結(jié)合的一種新的優(yōu)化算法。量子遺傳算法建立在量子的態(tài)矢量表示的基礎(chǔ)之上，將量子比特的幾率幅表示應(yīng)用于遺傳算法中染色體的編碼，使得一條染色體可以表達多個態(tài)的疊加，并利用量子邏輯門代替遺傳操作實現(xiàn)染色體的更新，從而實現(xiàn)目標的優(yōu)化求解，具有比遺傳算法更高的搜索效率。 本文利用量子遺傳算法進行灰度圖像的非線性變換函數(shù)參數(shù)的自適應(yīng)選擇。實驗表明，量子遺傳算法具有強大的搜索能力，它可以根據(jù)圖像的灰度性質(zhì)，得到較優(yōu)的非線性變換曲線，有