[发明专利]一种改进的图像增强方法

权利要求书

1.一种改进的图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、原图像像素灰度为f(x,y)，然后对其进行归一化处理得到n(x,y)；其中采用改进后的归一化处理方式：

其中L_min和L_max分别为原图像灰度值的最小值和最大值，n(x,y)∈[0,1]；

S2、按照AIGA抗体编码方法对待优化的两个参数进行编码，随机产生一组初始个体构成初始种群，并输入控制参数交叉概率p_c、变异概率p_m、群体规模N和最大运行代数G；进行运算，产生种群X(t)；

S3、判断种群X(t)进化代数t是否等于最大运行代数G，若符合则算法结束，输出最优解；否则转向下一步；

S4、用适应度函数计算个体适应度；采用轮盘赌策略从种群X(t)中选择M个个体，对选中的M个个体按照AIGA算法遗传操作中的交叉和变异方法进行交叉和变异操作；

S5、按AIGA算法疫苗选取方法选取两个疫苗，然后选取待接种个体数和接种点数进行免疫操作，并做出接种后的免疫选择，同时，对接种后的种群采用最优个体保留策略；

S6、一组对应一个非线性变换函数F(u)，用非线性变换函数进行图像灰度变换，得到输出图像g(x,y)；

所述的AIGA抗体编码，设参数取值范围为[U₁,U₂]，用长度为k的二进制编码符号来表示，可产生2^k种不同的编码，其编码方式如下：

其中：

对所述编码进行解码：假设某一个抗体的编码为b_kb_k-1b_k-2…b₂b₁，则对应的解码公式为：

对所述编码进行解码：假设某一个抗体的编码为b_kb_k-1b_k-2…b₂b₁，则对应的解码公式为：

所述的适应度函数计算个体适应度方法为利用图像的信息熵E、图像方差F_ac、紧致度C、信噪改变量IN_c，达到图像的整体与局部，结构与细节协调平衡；适应度函数如下：

fitness(·)＝E·IN_c·[F_ac+2.5C]

其中：

P_i为第i级灰度出现的概率，当P_i＝0时，定义p_ilog₂p_i＝0。

IN_c表示灰度为h的像素个数大于给定阀值Th的数量；

其中，M、N为图像的长度和宽度，n＝M×N；紧致度C表示周长P的平方与面积A的比：

P、A定义如下：

所述步骤S5中的一组对应一个非线性变换函数F(u)，用非线性变换函数进行图像灰度变换，得到输出图像g(x,y)；其中：

2.根据权利要求1所述的一种改进的图像增强方法方法，其特征在于，所述的采用轮盘赌策略从种群X(t)中选择M个个体，采用的是轮盘赌策略,每个个体用圆形赌盘的一块来代表其适应度的比例；赌盘按照群体中个体数的值进行相应次数的旋转，从而始终保持群体的大小不变，个体被选中的概率取决于个体的相对适应度，公式如下：

其中p_i为个体i被选中的概率，f_i为个体i的适应度，为群体的累加适应度。