基于自适应细菌觅食算法的灰度图像增强方法
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河北省高等学校科学研究计划项目(项目编号:2011138)


Adaptive bacterial foraging optimization for grey image enhancement
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    摘要:

    为提高图像增强的自适应性,首先将细菌的自适应趋向因子引入到细菌觅食算法中,然后将提升的细菌觅食算法和非完全Beta函数结合而去获得最佳的灰度变换参数,最终实现对降质图像的最大程度的自适应增强。仿真实验结果表明,提升的优化算法可以更好的优化Beta函数的参数,因而能更有效地提高图像整体对比度和视觉效果。

    Abstract:

    To improve the adaptive performance of image enhancement,firstly,a kind of adaptivechemotaxis factor of bacteria is employed to the bacterial foraging optimization.Then the improved adaptive bacterial foraging algorithm(ABFA) is combined with the incomplete Beta function to obtainthe optimum grey translation parameters.Finally,the degraded image is enhanced adaptively to theutmost extent.The simulation results show that the improved optimization algorithm is more efficient torefine parameters of the Beta function than its counterpart,which enhances the global contrast of theimage and visual effect.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

翟自勇,赵卫国,王欢.基于自适应细菌觅食算法的灰度图像增强方法[J].河北工程大学自然版,2013,30(1):77-81

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  • 收稿日期:2012-10-22
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  • 在线发布日期: 2015-01-12
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