近5年提出的可以用于图像增强的群智能算法有哪些

近5年提出的可以用于图像增强的群智能算法包括以下几种：

1. 基于遗传算法的图像增强方法。这种方法通过对图像进行编码、交叉和变异等操作，来优化图像增强的效果。

2. 基于粒子群算法的图像增强方法。这种方法通过模拟粒子在搜索空间中的运动，来寻找最优的图像增强方案。

3. 基于蚁群算法的图像增强方法。这种方法通过模拟蚂蚁在搜索空间中的行为，来找到最优的图像增强方案。

4. 基于人工免疫算法的图像增强方法。这种方法通过模拟免疫系统的学习和适应能力，来寻找最优的图像增强方案。

5. 基于鲸鱼优化算法的图像增强方法。这种方法是近年来提出的一种新型的群智能算法，通过模拟鲸鱼在搜索空间中的游动，来优化图像增强的效果。

这些算法在图像增强领域有着较好的应用效果，并且在不断地进行改进和优化，以更好地满足实际应用的需求。

相关问题

用于图像增强有哪些群智能算法

群智能算法在图像增强中有很多应用，常用的包括以下几种：

1. 遗传算法（Genetic Algorithm，GA）：通过模拟自然界中的进化过程，寻找图像中最优的像素值组合，从而实现图像增强。

2. 粒子群优化算法（Particle Swarm Optimization，PSO）：通过模拟鸟群捕食的过程，寻找图像中最优的像素值组合，从而实现图像增强。

3. 人工鱼群算法（Artificial Fish Swarm Algorithm，AFSA）：通过模拟鱼群觅食的过程，寻找图像中最优的像素值组合，从而实现图像增强。

4. 蚁群算法（Ant Colony Optimization，ACO）：通过模拟蚂蚁寻找食物的过程，寻找图像中最优的像素值组合，从而实现图像增强。

5. 火蝶算法（Firefly Algorithm，FA）：通过模拟萤火虫的闪烁过程，寻找图像中最优的像素值组合，从而实现图像增强。

这些群智能算法都能够有效地提升图像的质量和清晰度，具有广泛的应用前景。

红外图像增强的算法有哪些

红外图像增强的算法有以下几种：

1. 直方图均衡化算法：通过对图像像素的灰度值进行统计，将灰度值均匀分布，从而增强图像对比度。

2. 对比度拉伸算法：通过对图像像素的灰度值进行线性变换，将灰度值分布到较大的范围内，从而增强图像对比度。

3. 非线性变换算法：通过对图像像素的灰度值进行非线性变换，将灰度值映射到更适合人眼观察的范围内，从而增强图像的视觉效果。

4. 小波变换算法：利用小波变换对图像进行分解，然后对不同尺度和频率的小波系数进行处理，从而增强图像的细节信息。

5. 自适应直方图均衡化算法：对于不同区域的图像，采用不同的直方图均衡化方法，从而增强图像的对比度和细节信息。

6. Retinex算法：模拟人眼对光照变化的适应能力，通过对图像的多次处理，将图像分解成反射分量和亮度分量，从而增强图像的色彩和亮度。

7. CLAHE算法：自适应直方图均衡化算法的一种改进，通过对图像进行分块处理，使每个块内的直方图均衡化更加自适应，从而增强图像的对比度和细节信息。