[发明专利]基于子集导引与变异系数的图像集增强优选方法

摘要

本发明提出了一种基于子集导引与变异系数的图像集增强优选方法，所提方法首先对原始图像集进行随机取样得到子图像集，使用子图像集来代表原始图像集。然后，使用多种图像增强算法对子图像集进行增强，得到多个增强后的子图像集，再使用某一种图像质量评价准则对多个增强后的子图像集进行逐一打分，根据打分结果，计算出每个增强后的子图像集的平均值和方差。所提方法根据平均值和方差，分别计算出每个增强后的子图像集的变异系数，最小变异系数所对应的增强算法即为子图像集的最优算法；根据子集导引的测评体系，最小变异系数所对应的增强算法同时也是原始图像集的最优增强算法。

主权项

1.一种基于子集导引与变异系数的图像集增强优选方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一：对原始图像集A进行随机取样得到子图像集B，原始图像集A包含p幅图像，子图像集B包含n幅图像；步骤二：使用多种图像增强算法(E₁，E₂，...，E_m)对子图像集B进行增强，得到多个增强后的子图像集(B₁，B₂，...，B_m)，m为图像增强算法的数量；步骤三：使用某一种图像质量评价准则Q依次对增强后的子图像集(B₁，B₂，...，B_m)进行打分，打分结果记为α_ij，其中i为图像标号，i＝1，2，...n，j为各种图像增强算法的标号，j＝1，2，...m；步骤四：依次计算出在每一种增强算法(E₁，E₂，...，E_m)下，α_ij的平均值U_j和方差S_j：步骤五：计算出在每一种图像增强算法(E₁，E₂，...，E_m)下增强子图像集的变异系数，在第j种图像增强算法下增强子图像集的变异系数定义为COV_j，则有：步骤六：当得到每一种图像增强算法(E₁，E₂，...，E_m)下增强子图像集的变异系数之后，挑选出最小变异系数COV_min＝min(COV₁，COV₂，...，COV_m)，最小变异系数COV_min所对应的图像增强算法即为该子图像集的最优增强算法；步骤七：当得到子图像集B的最优增强算法后，根据子集导引的评测体系，子图像集B的最优增强算法即为原始图像集A的最优增强算法。