基于鸡群优化的Tetrolet图像自适应增强方法研究

"基于鸡群优化的Tetrolet图像自适应增强方法研究" 本文主要介绍了一种基于鸡群优化的Tetrolet图像自适应增强方法，以解决现有图像增强方法在增强后的图像整体偏暗、细节丢失和失真等问题。该方法首先将图像的灰度信息熵作为目标函数，然后将主观图像增强的问题转变为最优化的问题。接着，对图像进行多尺度Retinex图像增强，然后对增强后的图像进行Tetrolet变换，并对高频分量进行非线性调整，再进行Gamma校正。最后，采用鸡群优化（CSO）算法对目标函数进行优化求解，获得图像增强的最优的非线性函数调整参数和Gamma校正参数，从而实现图像的自适应增强。 该方法的关键技术点包括： 1. 多尺度Retinex图像增强：该技术可以对图像进行多尺度增强，提高图像的整体对比度和信息熵。 2. Tetrolet变换：该技术可以将图像分解成多个频率分量，并对高频分量进行非线性调整，从而提高图像的细节和对比度。 3. 鸡群优化（CSO）算法：该算法可以对目标函数进行优化求解，获得图像增强的最优的非线性函数调整参数和Gamma校正参数。 该方法的实验结果表明，在3种实验场景下的对比结果中，本文方法不仅在主观感受上实现了较好的图像增强，同时也在客观评价指标对比度和信息熵有较大的提高。 该方法的优点包括： 1. 可以解决现有图像增强方法在增强后的图像整体偏暗、细节丢失和失真等问题。 2. 可以对图像进行自适应增强，提高图像的整体对比度和信息熵。 3. 可以对图像进行多尺度增强，提高图像的细节和对比度。 4. 可以使用鸡群优化算法对目标函数进行优化求解，获得图像增强的最优的非线性函数调整参数和Gamma校正参数。 本文方法可以有效地解决现有图像增强方法在增强后的图像整体偏暗、细节丢失和失真等问题，提高图像的整体对比度和信息熵，并且可以对图像进行自适应增强，提高图像的细节和对比度。