基于人工蜂群优化的NSCT域图像模糊集增强方法

作     者：吴一全 殷骏 戴一冕 Wu Yi-quan;Yin Jun;Dai Yi-mian

作者机构：南京航空航天大学电子信息工程学院江苏南京210016 农业部渔业装备与工程技术重点实验室上海200092 农业部淡水渔业和种质资源利用重点实验室江苏无锡214081 南京财经大学食品科学与工程学院∥江苏省粮油品质控制及深加工技术重点实验室江苏南京210023 

出 版 物：《华南理工大学学报（自然科学版）》 (Journal of South China University of Technology(Natural Science Edition))

年 卷 期：2015年第43卷第5期

页      面：59-65页

核心收录：

学科分类：0711[理学-系统科学] 07[理学] 08[工学] 080401[工学-精密仪器及机械] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(60872065) 农业部渔业装备与工程技术重点实验室开放基金资助项目(2013001) 农业部淡水渔业与种质资源利用重点实验室开放基金资助项目(KF201313) 江苏省粮油品质控制及深加工技术重点实验室开放基金资助项目(LYPK201304) 深圳市城市轨道交通重点实验室开放基金资助项目(SZCSGD201306) 江苏省高校优势学科建设工程资助项目 2013年研究生学位论文创新与创优基金资助项目(DZS201203) 

主　　题：图像增强 非下采样Contourlet变换 模糊集 人工蜂群算法 贝叶斯萎缩阈值 非线性增益 自适应增强 

摘      要：针对实际应用中所采集的图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、模糊集、人工蜂群(ABC)优化的自适应图像增强方法.首先对输入图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和多个高频子带;然后依据贝叶斯萎缩阈值和非线性增益函数增强高频子带系数,采用模糊增强法增强低频子带系数,并利用ABC算法优化其中的模糊参数,以提高模糊增强法的自适应性;接着用低频子带图像的信息熵作为ABC算法的适应度函数,同时引入较劣种群随机初始化策略改进ABC算法,以缩短增强方法的运行时间.文中采用该增强方法对淡水鱼、铁轨表面、储粮害虫3类图像进行了增强实验,并依据主观视觉效果和对比度增益、清晰度增益、信息熵3个客观定量评价指标,对文中方法及其他3种同类增强方法进行了比较.结果表明,所提出的方法视觉效果最佳,能提高图像的对比度和清晰度,目标边缘光滑,且增加了图像的信息量,便于后续准确地进行图像检测与识别.