基于SCBSO算法的低照度纹理图像增强方法

摘要：

针对纹理图像处理过程中,采集图像包含大量噪声而影响处理结果的问题,以及天牛须群优化(BSO)算法易陷入局部优解的问题,提出一种基于正余弦策略的改进天牛须群优化(SCBSO)算法,并将该算法应用在低照度纹理图像增强中.首先引入logistic模型增加初始解群的多样性;其次结合正余弦策略对BSO算法的搜索策略进行改进,加入时变加速因子实现参数自动更新,提升BSO算法的收敛速度和搜索精度;最后利用SCBSO算法结合染色体结构实现对图像最优灰度分布的精确搜索.在标准函数的测试中,SCBSO算法在两种类别函数下的运行时间较原算法缩短了16.56％和14.78％,增强后图像的对比度更强,自然特性保存得更好.SCBSO算法与对比算法相比,明度顺序误差(LOE)降低了37.8％,视觉信息保真度增长了1s.3％,PSNR提高了12.9％,在去噪的同时很好地保留图像的纹理特征.

关键词：图像处理、图像增强、正余弦策略、天牛须群优化算法、染色体结构算法

所属期刊栏目：56

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省博士启动基金;辽宁省自然基金;辽宁省普通高等教育本科教学改革研究项目;辽宁省教育厅一般项目

在线出版日期：2020-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：84-93