改进蚁狮算法提升图像增强效果：精确寻优与均匀直方图

本文研究了一种创新的图像增强方法，该方法旨在解决现有图像增强技术在处理细节上的局限性以及变换后图像直方图分布不均衡的问题。传统的蚁狮优化算法（ALO）在寻优精度和避免局部最优方面存在不足，因此，研究人员提出了一个改进的蚁狮优化算法（RBALO）。核心改进在于，通过分析蚁狮在搜索空间中的分布，动态调整搜索边界，引导蚂蚁在更高效的空间区域进行搜索，同时引入精英蚁狮的概念，促使部分蚂蚁与之重组，从而提高算法的优化性能。 RBALO算法被应用于确定Beta函数的参数，这一过程的目标是找到最适合当前图像的参数值，以实现更精确的图像增强效果。实验中，作者利用了两个标准测试函数来验证改进算法的有效性，结果显示，RBALO在寻优精度上有了显著提升，能够更好地处理图像增强任务。 为了进一步验证其实际效果，研究人员选择了couple灰度图进行了图像增强的仿真实验。实验结果显示，使用RBALO算法处理后的图像在适应度上表现优秀，直方图分布更加均匀，这表明了算法在保持图像视觉质量的同时，还能有效保留图像的细节信息，从而改善了整体的增强效果。 这项研究不仅改进了蚁狮优化算法，使之在图像增强领域具有更高的实用价值，还通过理论分析和实证验证，展示了其在处理复杂图像问题上的潜力。对于图像处理领域的专业人士来说，这种基于改进蚁狮优化算法的图像增强方法无疑提供了一个新的思考角度和实践手段。