一种基于粒子群优化的高斯混合灰度图像增强算法

摘要：

提出一种采用粒子群优化(PSO)的高斯混合灰度图像增强算法.该算法首先采用高斯混合模型(GMM)对输入图像的灰度直方图建模,并采用模型中高斯成分的有效交点来分割直方图.随后,该算法将每个直方图区间的灰度值转换到合适的输出区间,生成增强后的灰度图像,其中转换函数由输入直方图区间的高斯成分和累积分布经过粒子群优化后的参数决定.实验结果显示,该方法生成的图像视觉效果较好,对原图像和纹理细节丰富图像分别进行图像增强,增强后的图像信息熵分别是4.746 6和7.952 6,灰度平均梯度为6.970 6和37.386 1.

关键词：图像处理、灰度图像增强、高斯混合模型、粒子群优化

所属期刊栏目：38

分类号：TN911.73

资助基金：国家国际科技合作专项资助2015DFA10670;陕西省科技厅资助项目2015KJXX-62

在线出版日期：2017-10-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：592-598