[发明专利]一种自适应的灰度图像增强系统

说明书

本发明公开了一种自适应的灰度图像增强系统，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。系统首先将输入的灰度图像归一化，然后采用变换公式来增强灰度图像，变换公式中的参数通过改进的智能优化方法来确定。改进的优化方法加入了分群操作，能够防止优化过程陷入局部最优。同时，改进的优化方法中，更新公式中的压缩因子根据迭代计数自适应地改变，提高了算法的收敛性能。采用改进的智能优化方法，系统可以快速准确地确定最优参数，然后对灰度图像进行增强操作并最终输出。系统具有增强效果好，运行效率高的特点。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体地，涉及一种自适应的灰度图像增强系统。

背景技术

图像增强是图像处理的一个重要分支，其目的是改善图像的视觉效果，针对给定图像的应用场合，有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。

图像增强技术分为空域方法和频域方法两大类。空域方法有对比度拉升、直方图均衡、直方图变换以及基于优化的增强方法。频域方法把图像视为波，然后再利用信号处理手段来处理图像，有傅里叶变换、小波变换、连续曲波变换、轮廓波变换。但是目前大部分方法都不能根据图片的特点自适应地选择不同的图像增强变换，而少部分基于优化的增强方法的优化算法存在缺陷，导致增强结果并不是最好的，同时优化效率与系统运行效率较低。

发明内容

为了克服目前灰度图像增强方法中增强结果非最优、运行效率较差的不足，本发明目的在于提供一种增强效果好、运行效率高的自适应灰度图像增强系统。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种自适应的灰度图像增强系统，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＝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)：