[发明专利]一种自适应的灰度图像增强系统

权利要求书

1.一种自适应的灰度图像增强系统，其特征在于：该系统由图像读入模块、图像预处理模块、参数寻优模块、图像增强与输出模块组成；其中：

图像读入模块读入一幅像素为M×N的灰度图像I，并将其输入图像预处理模块；灰度图像I＝{f(x,y)}，其中x＝1,2,…,M，y＝1,2,…,N，f(x,y)代表像素点(x,y)的灰度值，f(x,y)∈[L_min,L_max]，L_min,L_max分别表示读入的灰度图像的灰度值的最小值和最大值；

图像预处理模块对读入的灰度图像进行归一化处理后，将结果输入参数寻优模块；像素点(x,y)经过归一化以后的像素值为f'(x,y)：

参数寻优模块初始化种群规模为N_s的粒子群，随机生成维度为2的粒子i的初始位置x_i＝(x_i1,x_i2)和初始速度v_i＝(v_i1,v_i2)，i＝1,2,...,N_s；其中x_i1,x_i2∈[0,10]，v_i1,v_i2∈[-10,10]，种群规模N_s为30～100；然后按以下方法进行迭代，初始时迭代计数t＝0：

(1)按公式(2)对每个像素点进行图像增强变换：

其中，F(x,y)为像素点(x,y)经过增强变换以后的像素值；u为读入的灰度图像归一化后的灰度值，即u＝f'(x,y)，u∈[0,1]；a,b为待优化的参数，用粒子的位置状态表示，a＝x_i1，b＝x_i2，a,b∈[0,10]；q为灰度增强变换公式中的积分变量；

(2)按照公式(3)获取所有粒子的适应度值fitness(a,b)：

其中，F²(x,y)为像素点(x,y)增强变换后的灰度值F(x,y)的平方；适应度值最大的粒子为全局最优粒子p_best＝(p_best1,p_best2)；

(3)对所有粒子进行分群操作，包括以下子步骤：

(3.1)将所有粒子按照适应度值大小从大到小排序，选取适应度值最大的粒子作为一个子群中心；

(3.2)在剩下的粒子中选取适应度值最大的粒子，依次计算该粒子与各个子群中心的欧几里得距离；粒子i与粒子j的欧几里得距离dist(i,j)定义为：

其中，x_i＝(x_i1,x_i2)代表粒子i的位置，x_j＝(x_j1,x_j2)代表粒子j的位置，i,j＝1,2,...,N_s；若该粒子与某一个子群中心的欧几里得距离小于半径r，则将该粒子归为该子群中心所在的子群，并不再计算该粒子与剩下的子群中心的欧几里得距离；若该粒子与所有子群中心的距离都大于半径r，则将该粒子置为一个新的子群中心；半径r为1～3；

(3.3)重复步骤(3.2)，直到处理完所有粒子，则分群完成，且每个子群中心为该子群中适应度值最大的粒子；

(4)按照式(5)(6)更新每个粒子的速度与位置：

v_id(t)＝χ·(v_id(t-1)+c₁r₁·(p_id-x_id(t-1))+c₂r₂·(p_igd-x_id(t-1))) (5)

x_id(t)＝x_id(t-1)+v_id(t) (6)

其中，χ为压缩因子；c₁,c₂为加速度因子，c₁＝c₂＝2；r₁,r₂为0到1之间均匀分布的随机数；p_i＝(p_i1，p_i2)为粒子i的历史最优位置，p_ig＝(p_ig1，p_ig2)为粒子i所在子群的子群中心的位置；d为维度变量，d＝1,2；压缩因子按照式(7)变换：

其中，χ_min＝0.4，χ_max＝1.0；若更新后x_id＜0，则令x_id＝0；若更新后x_id＞10，则令x_id＝10；

(5)迭代计数累加，t＝t+1；

(6)重复步骤(1)到(5)，直到迭代计数达到最大迭代计数t_max则停止迭代，t_max为100～2000；

种群全局最优粒子所在的位置p_best＝(p_best1,p_best2)即优化后的参数a,b，即a＝p_best1,b＝p_best2；参数寻优模块将优化后的参数a,b输入图像增强与输出模块，图像增强与输出模块按照公式(2)进行图像增强变换，并将增强后的图像的灰度值按照公式(8)扩展到[L'_min,L'_max]范围并输出：

F'(x,y)＝(L'_max-L'_min)×F(x,y) (8)。