基于改进人工鱼群的模糊图像自适应增强算法
wf（2022）
摘要
为妥善处理模糊图像对比度低、细节不够清晰等问题,增强图像目标识别效果,提出一种基于改进人工鱼群的模糊图像自适应增强算法.处理像素点与物方点坐标,通过边缘数据参考序列与对比序列得到图像纹理信息,凭借图像独立分量特征去除模糊图像噪声,在图像颜色系统中引入混合高斯模型,划分目标图像与背景图像;构建模糊隶属度函数,归一化图像灰度值,计算像素点平均值与协方差,融合人工鱼群算法和Powell算法搜索隶属度函数参数,通过线性反向转换将模糊域图像映射到灰度域,完成图像增强任务.仿真结果表明,所提算法能有效抑制噪声影响,可在增强后模糊图像内得到清晰准确的特征目标点信息,实用性强.
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