基于g-l-PSO算法的灰度图像增强方法

• 作者: 罗圣敏
• 来源期刊: 微电子学与计算机
• 关键词: 粒子群算法 图像增强 规则化Beta函数
• 年，卷（期）: 2010,（6）
• 页码范围: 109-113
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

规则化Beta函数给出了灰度图像对比度变换函数的统一表达形式,但是Beta函数的参数需要根据具体图像而确定,难于找出合理的参数值.首先分析了传统PSO算法的不足,使用种群的局部最优解为遗传依据,全局最优解为变异依据,提出综合的g-l-PSO算法.将g-l-PSO算法用于确定Beta函数的参数,通过适应度评估,可以获取最适合当前图像的参数值.通过三幅Pout图像的增强效果分析,可知该灰度图像增强方法切实可行.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗圣敏		21	23	3.0	4.0