基于優(yōu)化改進的圖像模糊增強算法研究.pdf

1、圖像處理的研究，為更深層次的圖像分析和圖像理解等奠定了基礎(chǔ)。作為圖像處理領(lǐng)域預(yù)處理部分的一項重要分支，圖像增強操作通過提高圖像的質(zhì)量、突出圖像中感興趣區(qū)域信息，改善了圖像在獲取過程中因受光照條件、成像設(shè)備質(zhì)量等因素影響而導(dǎo)致的圖像信息丟失、質(zhì)量下降等現(xiàn)象，滿足了使用者的需求。本文通過對目前基于圖像空間域、圖像頻率域及優(yōu)化理論的圖像增強技術(shù)進行分析，在傳統(tǒng)遺傳算法、粒子群優(yōu)化算法和模糊增強算法的研究基礎(chǔ)上，將三種傳統(tǒng)算法進行改進并結(jié)合，利

2、用基于優(yōu)化理論的方法主要對人物圖像、醫(yī)學(xué)圖像進行了增強處理。
　　本文的主要研究內(nèi)容和工作如下:
　　(1)在分析傳統(tǒng)粒子群優(yōu)化算法與模糊增強算法相結(jié)合實現(xiàn)圖像增強的基礎(chǔ)上，提出一種基于改進二維粒子群優(yōu)化的圖像模糊增強算法。通過引入粒子空間對稱分布原理、禁忌搜索算法，解決了傳統(tǒng)粒了群優(yōu)化算法容易深陷局部最優(yōu)解、后期與傳統(tǒng)模糊增強算法融合后運行時間過長的問題。并且通過將改進后一維粒子群優(yōu)化算法向二維進行推廣，可以同時搜索出傳統(tǒng)

3、模糊增強算法中兩個模糊參數(shù)Fp和Fe的大小，解決了算法精度問題。最后，將改進后粒子群優(yōu)化算法與傳統(tǒng)模糊增強算法相結(jié)合，實現(xiàn)了圖像模糊增強。
　　(2)在分析傳統(tǒng)遺傳算法與模糊增強算法相結(jié)合實現(xiàn)圖像增強的基礎(chǔ)上，提出一種基于改進二維混合遺傳的圖像模糊增強算法。通過將遺傳算法中三大操作模式由傳統(tǒng)的恒定概率形式修改為隨種群進化代數(shù)增加而自動修改形式，解決了傳統(tǒng)操作過程本身的不足、充分考慮到了種群中個體粒子的進化特點。進而與改進后二維粒子

4、群優(yōu)化算法相結(jié)合，提高了算法的導(dǎo)向性、對問題空問的最優(yōu)解值逼近能力。并且通過對傳統(tǒng)模糊特征函數(shù)公式進行修改，利用模糊參數(shù)Fp與圖像最大灰度值取值的不同，選取不同模糊特征函數(shù)調(diào)整公式，解決了傳統(tǒng)模糊增強算法所出現(xiàn)的圖像部分灰度信息丟失問題。最后，將改進后二維混合遺傳算法與改進后模糊增強算法相結(jié)合，實現(xiàn)了圖像模糊增強。
　　最終，實驗結(jié)果表明所提出的算法與傳統(tǒng)的基于優(yōu)化理論的圖像模糊增強算法相比，不僅考慮到了優(yōu)化算法各自的特點并實現(xiàn)了