基于麻雀搜索算法和双伽马校正的图像自适应增强算法及Matlab实现 |
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基于麻雀搜索算法和双伽马校正的图像自适应增强算法及Matlab实现 图像增强是计算机视觉中的一个重要任务,它可以显著提高图像的质量和可视化效果。本篇文章介绍一种基于麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm,SSA)和双伽马校正(Double Gamma Correction,DGC)的图像自适应增强算法。 麻雀搜索算法是一种新型的启发式优化算法,其优点在于具有快速、简单和易于实现等特点。麻雀搜索算法基于鸟类生态系统中麻雀的搜索策略,通过对问题空间中的候选解进行搜索,找到最佳解决方案。 双伽马校正是一种非线性变换方法,它能够动态调整图像的对比度和亮度,从而改善图像的质量。相对于传统的单一gamma校正方法,双伽马校正更加灵活和精确。 本文提出的图像自适应增强算法主要分为以下几步: 利用麻雀搜索算法寻找最佳参数,参数包括双伽马校正方法的两个gamma参数以及其他相关参数。 根据得到的最佳参数进行双伽马校正,得到初步增强后的图像。 利用像素值统计方法,对初步增强后的图像进行亮度调整和对比度增强,从而得到最终的增强图像。 下面是本文提出的图像自适应增强算法的Matlab源代码实现: % 读取待处理图像 img = imread('lena. |
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