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基于粒子群算法的图像增强(ppt)

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人工智能控制技术课件：图像处理案例

人工智能控制技术课件：图像处理案例
之为目标或前景，而图像当中的其他部分则被称为背景，例如人脸识别中的人
脸、矿石分拣中矿石等都是目标或前景。目标通常对应于图像中特定的、具有
独特性质的区域。为了更好识别和分析目标，我们就需要将与目标有关的区域
分离出来，排除背景区域的干扰，以便在此基础上对目标进行特征提取或测量
等。
图像边缘能够反映图像的结构特征信息，并将图像分成不同区域，因此图像边
《人工智能控制技术》
图像优化处理实例
图像处理概述
图像处理技术属于模式识别和优化控制的交叉，许多图像处理算法都用到优化
算法，特别是处理对象特征对比不明显图像，对优化控制的要求更加提高。本
章以图像分割为例，采用遗传算法和粒子群算法对图像进行优化处理，给出了
完成的处理过程，说明进化算法在优化控制中的应用。
原始图
灰度直方图
基于阈值的分割方法
利用灰度直方图当中 [width,height]=size(I);
谷点的灰度值作为全 for i=1:width
局阈值，对图像进行 for j=1:height
分割，就可以实现分
if (I(i,j)>140)
效地改善了分割效果。图像分割是图像处理、模式识别和人工智能等多个领域中一个十
分重要且又十分困难的问题，是计算机视觉技术中首要的、重要的关键步骤。图像分割
结果的好坏直接影响对计算机视觉中的图像理解。
图像分割技术介绍
阈值分割技术是最经典和流行的图像
分割方法之一，也是最简单的一种图
像分割方法。此方法的关键在于寻找
法。
基于阈值的分割方法
基于阈值的图像分割方法，其思路在于提取物体与
背景在灰度上的差异，把图像分为具有不同灰度级

基于微粒群算法的彩色图像增强研究

基于微粒群算法的彩色图像增强研究

摘 要 ： 增 强彩 色 图像 问题 中， 图像 增强看 作最 优 化 问题 ， 出 了一种 基于 微粒 群 算法 的 在 把 提 彩色 图像 自适 应增 强方法． 将在 Ｒ ＧＢ空 间表 示 的 降质 图像 转 换 到 与人 类视 觉 系统特 性 相适 应 的 ＨＩ Ｓ颜 色 空间进 行增 强 ， 出 了应用 于亮度 １ 量 的新 的 目标 函数． 用 此方法 可 以 自动地 找 出降 提 分 使
质 图像 归一化 的非完全 函数 的最优参 数值 ， 对原始 图像 降质类 型进 行 正确 的推 理． 真结果 表 明 仿 所 提 出的方法在 自动拟 合灰度 的广 义 变换上有很 好 的性能 ， 图像 增 强效果 显著．
关键词 ： 彩色 图像 增 强 ； 微粒群 优化 算法 ； 完全 口函数 ； 色 空间 非 颜 中 图分 类号 ： Ｐ ９ 文献标 志码 ： Ｔ ３１ Ａ 文章编 号 ：６ ４３ ８ （ ０ ９ ０ －０ ６０ １ ７ —５ Ｘ ２ ０ ） ３０ ３ —５
２０ ０ ９年 ９ 月
ＳＥＰ． ００ ２ ９
基 于微 粒 群算 法 的彩 色 图像 增 强研 究
孙 勇 强 秦 媛 媛 ，
（ ． 阴 师 范 学院 继 续 教 育 学 院 ， 苏 淮安 ２３ ０ ； １淮 江 ２０ １
２ 江 苏财 经 职 业技 术 学院 计 算 机技 术 与 艺术 设 计 系， 苏 淮 安 ２ ３ ０ ） ． 江 ２ ０ ３
（） ａ
（） ｂ
（） ｃ
（） ｄ
图 １ 灰 度 图像 增 强 中 四 种 非 线 性 转 换 类 型
收 稿 日期 ：０ ９０—０ ２０ —４１
作 者 简 介 ： 勇 强（ ９ ２） 男 ， 东滕 州人 ， 士 ， 要 从 事 人 工智 能 与 模 式识 别 、 孙 １ ８一 ， 山 硕 主 图形 图像 处 理等 研 究

粒子群优化算法理论及应用ppt课件

粒子群优化算法理论及应用ppt课件
国内期刊如《计算机学报》、《电子学报》、《物理
学报》、《分析化学》等
15
PSO的研究与应用现状概述
截至2010年3月
• 在《科学引文索引扩展版SCI Expanded》的“Science
Citation Index Expanded (SCI-EXPANDED)--1999-present” 数据库中以“General Search，TOPIC，Title only”为检索 方式，以“Particle Swarm Optimization”为检索词，进行 检索，可以检索到1075篇相关文章；
进化计算是模拟自然界生物进化过程与机理求解优化 问题的人工智能技术，其形式是迭代算法，从选定的初始群 体（一组初始解）出发，对群体中的每个个体进行评价，并 利用进化产生机制产生后代个体，通过不断迭代，直至搜索 到优化问题的最优解或者满意解。
6
开始
群体初始化
算
对群体中的每个个体进行评价
法
流
利用进化产生机制产生后代个体
11
PSO算法起源
• 模拟鸟类飞行的Boid模型
群体行为可以用几条简单行为规则在计算机
中建模，Reynolds使用以下规则作为行为规则：

向背离最近同伴的方向移动；

向目的移动；

向群体的中心移动。
12
PSO算法起源
• 假设在一个区域里只有一块食物，一群鸟进行随机
搜索，所有鸟都不知道食物具体在哪里，但知道它 们当前位置离食物还有多远，那么一种简单有效的 觅食策略是搜索目前离食物最近的鸟的周围区域。
过程中，个体适应度和群体中所有个体的平均适应度不断得到
改进，最终可以得到具有较高适应度的个体，对应于问题的最

《粒子群优化算法》课件

《粒子群优化算法》课件
2 原理
粒子群优化算法是基于群体智能思想的优化方法，其思想来源于生物群体中的合作行为。
粒子群优化算法的流程
1
初始化种群
随机生成一定数量的个体，作为种群的起始状态。
2
计算适应度函数
对每个个体，根据适应度函数计算其适应度值。
3
更新速度和位置
根据当前的速度和位置，以及社会经验和个体经验，计算每个个体的新速度和新位置。
《粒子群优化算法》PPT 课件
这是一份关于粒子群优化算法的PPT课件，通过它，你将掌握这种算法的定 义、原理、应用，以及未来的发展方向。
什么是粒子群优化算法？
1 定义
粒子群优化(Particle Swarm Optimization，PSO)算法是一种进化算法，由Kennedy和 Eberhart在1995年提出测种群的状态是否满足结束条件，如果是，输出结果；否则继续更新。
粒子群优化算法在求解函数最小值中的应 用
Rosenbrock函数
粒子群优化算法可以用于求解Rosenbroke函数的全 局最优解。
Rastrigin函数
粒子群优化算法可以用于求解Rastrigin函数的全局 最优解。
粒子群优化算法在机器学习中的应用
粒子群优化算法的未来
1
发展方向
加强算法的智能性和泛化能力。
2
进一步应用
将粒子群优化算法应用到集成优化、无人驾驶、协同控制等领域。
总结
1 通过这份PPT课件，你已经了解了粒子群优化算法的定义、原理、应用和未来的发展方
向。
神经网络优化
粒子群优化算法可以优化神经网络中的连接权重、 偏置值等参数，提高神经网络的精确度。
选取最优超参数
粒子群优化算法可以为机器学习模型选择最优的超 参数，包括学习率、迭代次数、隐藏层数等。

基于量子行为微粒群优化算法的彩色图像增强

基于量子行为微粒群优化算法的彩色图像增强

基于量子行为微粒群优化算法的彩色图像增强
秦媛媛
【期刊名称】《科技信息》
【年(卷),期】2009(000)018
【摘要】为了提高图像增强的自适应性和通用性,本文提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的彩色图像增强方法,将图像增强作为最优化问题来明确地表示.将在RGB空间表示的降质图像转换到与人类视觉系统特性相适应的HIS颜色空间进行增强,提出了应用于亮度Ⅰ分量的新的目标函数.仿真结果证明所提出的方法在彩色图像增强上有很好的性能.
【总页数】2页(P181-182)
【作者】秦媛媛
【作者单位】江苏财经职业技术学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP3
【相关文献】
1.基于量子行为的微粒群优化算法与模糊C均值聚类算法的磨粒图像分割 [J], 杨宁;张培林;任国全;李俊
2.基于量子行为的微粒群优化算法的图像分割 [J], 龙海侠;须文波;孙俊
3.基于量子行为微粒群优化算法的图像增强方法 [J], 孙勇强;须文波;孙俊
4.基于量子行为的微粒群优化算法的数据聚类 [J], 唐槐璐;须文波;龙海侠
5.基于交替量子漫步的量子彩色图像加密算法 [J], 李丹;燕婷;郭瑞
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

图像增强技术讲解课件

图像增强技术讲解课件

概率
0.35 0.3
0.25 0.2
0.15 0.1
0.05 0 0 1
规定的直方图
0.3
0.2 0.15
0.2 0.15
0
2345678 灰度级
灰度切分
是一种提高图像中某个灰度级范围的亮度，使其变得 比较突出的增强对比度的方法。
基本的实现方法包括两种： ◆ 一种是给所关心的灰度范围指定一个较高的灰度 值，而给其它部分指定一个较低的灰度值或0值。 ◆ 另一种是给所关心的灰度范围指定一个较高的灰 度值，而其它部分的灰度值保持不变
灰度切分
g
g
➢实际应用中，有时需要具有特定直方图的图像 ，以便能够有目的地对图像中的某些灰度级分布 范围内的图像加以增强。
➢直方图规定化方法可以按照预先设定的某个形 状来调整图像的直方图。
5.2.3 直方图规定化
(1) 对原始直方图进行灰度均衡化
k
三
tk EHs (si ) ps (si )
i0
个
(2) 规定需要的直方图，计算能使规定直方
g0 =0.19 g1 =0.44 g2 =0.65 g3 =0.81 g4=0.89 g5=0.95 g6=0.98 g7=1
g0 = 1/7 g1 =3/7 g2 =5/7 g3 =6/7 g4 = 6/7 g5=1 g6 = 1 g7=1
例 把计算的gk就近安排到8个灰
度级中。
fk f0=0 f1=1/7 f2=2/7 f3=3/7 f4=4/7 f5=5/7 f6=6/7 f7=1
nk 790 1023 850 656 329 245 122 81
P (f k ) 0.19 0.25 0.21 0.16 0.08 0.06 0.03 0.02

第7章粒子群优化ppt课件

第7章粒子群优化ppt课件
加速系数（acceleration coefficient），一 般为正常数。学习因子使粒子具有自我总结 和向群体中优秀个体学习的能力，从而向自 己的历史最优点以及群体内或邻域内的历史 最优点靠近。通常等于2。
26
三. 基本PSO（7）
2. 基本PSO公式 粒子的速度被限制在一个最大速度Vmax的
16
二. PSO的基本思想（13）
4.名称的由来：Swarm和Particle Swarm：在美国传统字典中有三个意思 （1）一大群尤指正在行进中的一大群昆虫或其
它细小生物。 （2）蜂群由蜂王带领迁移到别处建立一新据点
的一群蜜蜂。 （3）一大群尤指处于骚乱中或成群出动的一大
批喧闹的人或动物。
17
（Swarm）对多维搜索空间进行搜索，每个 个体在搜索时，考虑到了自己搜索到的历史 最好点和群体内（或邻域内）其他个体的历 史最好点，在此基础上进行位置（状态，也 就是解）的变化
15
二. PSO的基本思想（12）
3. PSO算法概述 这里，多维搜索空间是对人类多维的心理空
间的模仿，个体在搜索时考虑自己的历史最 好点，这是个体经验的积累，同时考虑到群 体内其他个体的历史最好点，这是社会信息 的共享作用和个体本身具有学习能力的表现。
三. 基本PSO（10）
3. 基本PSO步骤
步 4：对每个粒子，将其历史最优适应值与群体内或邻域内所 经历的最好位置的适应值进行比较，若更好，则将其作为当前的 全局最好位置。
步 5：根据式（7.1）和（7.2）对粒子的速度和位置进行更新。 步 6：若未达到终止条件，则转步 2。
30
四. 标准PSO（1）
24
三. 基本PSO（5）
2. 基本PSO公式

粒子群优化算法ppt

粒子群优化算法ppt

联合优化
粒子群优化算法可以用于联合优化神经网络的参数和结构，进一步提高神经网络的性能。
粒子群优化算法在神经网络训练中的应用
粒子群优化算法可以用于优化控制系统的控制器参数，以提高控制系统的性能和稳定性。
控制器参数优化
鲁棒性优化
联合优化
粒子群优化算法可以用于提高控制系统的鲁棒性，以应对系统中的不确定性和干扰。
粒子群优化算法可以用于联合优化控制系统的参数和结构，进一步提高控制系统的性能和稳定性。
03
粒子群优化算法在控制系统中的应用
02
01
06
总结与展望
粒子群优化算法是一种高效的全局优化算法，具有速度快、简单易行、易于并行化等优点。它利用群体智慧，通过粒子间的协作与信息共享，可以快速找到全局最优解。
优点
PSO算法的特点包括：简单易懂、易实现、能够处理高维问题、对初始值不敏感、能够处理非线性问题等。
定义与特点
粒子群优化算法的起源与发展
PSO算法的起源可以追溯到1995年，由 Kennedy 和 Eberhart博士提出，受到鸟群觅食行为的启发。
最初的PSO算法主要应用于函数优化问题，后来逐渐发展应用到神经网络训练、模式识别、图像处理、控制等领域。
边界条件的处理
通过对粒子速度进行限制，可以避免粒子在搜索空间中过度震荡，从而更好地逼近最优解。
粒子速度的限制
实例一
针对函数优化问题，通过对粒子速度和位置进行更新时加入随机扰动，可以增加粒子的探索能力，从而寻找到更好的最优解。
实例二
针对多峰函数优化问题，将粒子的个体最佳位置更新策略改为基于聚类的方法，可以使得粒子更好地逼近问题的全局最优解。
粒子的适应度函数用于评估其位置的好坏。

图像增强技术-PPT文档资料

图像增强技术-PPT文档资料

设有一幅N×N的图像f(x,y)，若平滑图像为 g(x,y),则有
g(x,y)1 f(i,j)
M i,j s
(4.21)
式中x,y=0,1,…,N-1； s为（x,y）邻域内像素坐标的集合； M表示集合s内像素的总数。 可见邻域平均法就是将当前像素邻域内各像 素的灰度平均值作为其输出值的去噪方法。
通过细心调整折线拐点的位置及控制分段直 线的斜率，可对任一灰度区间进行拉伸或压缩。
获取变换函数的方法之一
固定函数：指数函数、正弦函数、分段直线、
对数函数，如显示傅立叶的s =clog(1+|r|)
255
255
216
142
23
0
0
灰度切割
❖ 应用：
增强特征（卫星图象中大量的水） 增强X射线图象中的缺陷
乘以系数255/max;
加法运用的例子：图象平均处理
空间滤波基础
在待处理的图象中逐点移动模板 R=w(-1,-1)f(x-1,y-1)+
w(-1,0)f(x-1,y)+ w(-1,1)f(x-1,y+1)+ w(0,-1)f(x,y-1)+ w(0,0)f(x,y)+ w(0,1)f(x,y+1)+ w(1,-1)f(x+1,y-1)+ w(1,0)f(x+1,y)+ w(1,1)f(x+1,y+1)
图象反转
适用于增强嵌入于图象暗色区域的白色或者灰 色细节，特别是黑色面积占主导地位的时候
对数变换
❖ s = c log(1+r) ❖ 压缩图象灰度的动态范围 ❖ 典型运用是傅立叶谱的显示
❖ 大于1 ❖ 小于1 ❖ 等于1

一种基于粒子群优化的高斯混合灰度图像增强算法

一种基于粒子群优化的高斯混合灰度图像增强算法

一种基于粒子群优化的高斯混合灰度图像增强算法陈皓月;钱钧;姜文涛;杨一洲;宋磊;黄西莹【摘要】提出一种采用粒子群优化(PSO)的高斯混合灰度图像增强算法.该算法首先采用高斯混合模型(GMM)对输入图像的灰度直方图建模,并采用模型中高斯成分的有效交点来分割直方图.随后,该算法将每个直方图区间的灰度值转换到合适的输出区间,生成增强后的灰度图像,其中转换函数由输入直方图区间的高斯成分和累积分布经过粒子群优化后的参数决定.实验结果显示,该方法生成的图像视觉效果较好,对原图像和纹理细节丰富图像分别进行图像增强,增强后的图像信息熵分别是4.746 6和7.952 6,灰度平均梯度为6.970 6和37.386 1.%A Gaussian mixture model(GMM) based grayscale image enhancement algorithm using particle swarm optimization(PSO) is proposed.The algorithm uses GMM to build a model for gray level histogram of the input image, and uses the significant interaction points of Gaussian components in the model to partition the histogram into a certain amount of sub intervals.Then, according to mapping function, the gray value in each interval is transformed to appropriate output interval.The enhanced image is generated by transforming output interval data according to PSO optimized parameters.Experimental results show that image visual effects generated by Gaussian mixture gray image enhancement algorithm with PSO are better.After image processing of original image and texture rich image, the information entropy of enhanced image is 4.746 6 and 7.952 6 respectively, the average gray gradient is 6.970 6 and 37.386 1.【期刊名称】《应用光学》【年(卷),期】2017(038)004【总页数】7页(P592-598)【关键词】图像处理;灰度图像增强;高斯混合模型;粒子群优化【作者】陈皓月;钱钧;姜文涛;杨一洲;宋磊;黄西莹【作者单位】西安应用光学研究所,陕西西安 710065;西安应用光学研究所,陕西西安 710065;西安应用光学研究所,陕西西安 710065;西安应用光学研究所,陕西西安 710065;西安应用光学研究所,陕西西安 710065;西安应用光学研究所,陕西西安 710065【正文语种】中文【中图分类】TN911.73图像增强技术的主要目标是改善图像在人眼中的视觉效果，或为图像处理提取出更为精细的特征细节。

粒子群优化算法PPT

粒子群优化算法PPT

Swarm Intelligence(续)
Swarm可被描述为一些相互作用相邻个体的集合体， 蜂群、蚁群、鸟群都是Swarm的典型例子。鱼聚集成 群可以有效地逃避捕食者，因为任何一只鱼发现异常 都可带动整个鱼群逃避。蚂蚁成群则有利于寻找食物， 因为任一只蚂蚁发现食物都可带领蚁群来共同搬运和 进食。一只蜜蜂或蚂蚁的行为能力非常有限，它几乎 不可能独立存在于自然世界中，而多个蜜蜂或蚂蚁形 成的Swarm则具有非常强的生存能力，且这种能力不 是通过多个个体之间能力简单叠加所获得的。社会性 动物群体所拥有的这种特性能帮助个体很好地适应环 境，个体所能获得的信息远比它通过自身感觉器官所 取得的多，其根本原因在于个体之间存在着信息交互ce(续)
由于SI的理论依据是源于对生物群落社会性的模拟， 因此其相关数学分析还比较薄弱，这就导致了现有研 究还存在一些问题。首先，群智能算法的数学理论基 础相对薄弱，缺乏具备普遍意义的理论性分析，算法 中涉及的各种参数设置一直没有确切的理论依据，通 常都是按照经验型方法确定，对具体问题和应用环境 的依赖性比较大。其次，同其它的自适应问题处理方 法一样，群智能也不具备绝对的可信性，当处理突发 事件时,系统的反应可能是不可测的,这在一定程度上 增加了其应用风险。另外,群智能与其它各种先进技 术(如:神经网络、模糊逻辑、禁忌搜索和支持向量机 等) 的融合还不足。
Swarm Intelligence(续)
信息的交互过程不仅仅在群体内传播了信息，而 且群内个体还能处理信息，并根据所获得的信息 （包括环境信息和附近其它个体的信息）改变自身 的一些行为模式和规范，这样就使得群体涌现出一 些单个个体所不具备的能力和特性，尤其是对环境 的适应能力。这种对环境变化所具有适应的能力可 以被认为是一种智能（关于适应性与智能之间的关 系存在着一些争议，Fogel认为智能就是具备适应 的能力），也就是说动物个体通过聚集成群而涌现 出了智能。因此，Bonabeau 将SI的定义进一步推 广为：无智能或简单智能的主体通过任何形式的聚 集协同而表现出智能行为的特性。这里我们关心的 不是个体之间的竞争，而是它们之间的协同。

基于粒子群算法的图像增强(ppt)

基于粒子群算法的图像增强(ppt)

实验结果表明，该算法可以 有效提高雾天降质图像的对 比度，视觉效果改善明显。
图像增强算法
多尺度Retinex灰度图像增强 算法
An Enhancing Algorithm of the Grey Image Based on MultiScale Retinex
为提高图像识别在分类时的 质量，必须在图像的预处理 阶段对噪声进行滤除，对图 像中的目标对象加以增强。 从研究图像增强的空域法入 手，利用多尺度Retinex灰度 图像增强算法完成图像的增 强。
（3）增强低频子带图像的对 比度以保证整体的增强效果， 实验表明，该算法能有效地 增强低对比度图像，减小了 噪声的增强幅度，使结果图 像具有很好的视觉效果。
图像增强算法
空域中基于低对比度图像增 强方法Enhancement of low contrast image in spatial domain
PSO研究的主要方向和热点
(4) PSO的扩展应用 目前PSO 的多数研究是针对
直角坐标系统描述的系统、 离散系统和单一优化系统,而 实际系统中,很多系统是非直 角坐标系统描述的系统、离 散系统、组合优化的系统,目 前在这些系统中应用PSO算法 可供参考的研究还较少,广泛 地开拓PSO在这些领域的应用 不仅具有实际意义,同时对深 化研究PSO也非常有意义。
图像增强算法
基于小波变换的低对比度图 像增强
（1）针对传统算法存在噪声 过增强的问题，提出了基于 小波分析的图像增强算法。 在小波变换多尺度分析的基 础上，算法对图像多尺度分 解得到的小波系数进行缩减 去噪，然后在不同尺度上对 各分解系数进行不同程度的 增强；
（2）对同一尺度的系数进行 非线性处理以增加对比度；

粒子群优化算法ppt

粒子群优化算法ppt

01 算法介绍
PSO是近年来由J. Kennedy和R. C. Eberhart等 开发的一种新 的进化算法(Evolutionary Algorithm - EA)。PSO 算法属于进化 算法的一种，和模拟退火算法相似，它也是从随机解出发，通过迭 代寻找最优解，它也是通过适应度来评价解的品质，但它比遗传算 法规则更为简单，它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变 异”(Mutation) 操作，它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全 局最优。这种算法以其实现容易、精度高、收敛快等优点引起了学 术界的重视，并且在解决实际问题中展示了其优越性。粒子群算法 是一种并行算法。
PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。然后通过迭代找到最优解。 在每一次的迭代中，粒子通过跟踪两个“极值”(pbest,gbest)来更 新自己。 在找到这两个最优值后，粒子通过下面的公式来更新自己的速度和 位置。 (1)式
(2)式
在式(1)、(2)中，i＝1，2，…，M，M是该群体中粒子的总数
02 算法原理
01 算法介绍
社会组织的全局群行为是由群内个体行为以非线性方式出现的。 个体间的交互作用在构建群行为中起到重要的作用。从不同的群研 究得到不同的应用。最引人注目的是对蚁群和鸟群的研究。
其中粒群优化方法就是模拟鸟群的社会行为发展而来。对鸟群 行为的模拟：Reynolds、Heppner和Grenader提出鸟群行为的 模拟。他们发现，鸟群在行进中会突然同步的改变方向，散开或者 聚集等。那么一定有某种潜在的能力或规则保证了这些同步的行为。 这些科学家都认为上述行为是基于不可预知的鸟类社会行为中的群 体动态学。在这些早期的模型中仅仅依赖个体间距的操作，也就是 说，这种同步是鸟群中个体之间努力保持最优的距离的结果。

基于突变粒子群算法的图像自适应增强

基于突变粒子群算法的图像自适应增强
一
个 由 ｍ 个粒 子 组 成 的群 体 在 Ｄ维搜 索 空 间 以一 定
第 一作 者简介 ： 王
敏（ ９ ３ ） 女 ， １８ 一 ， 汉族 ， 陕西咸 阳人 ， 士 ， 硕 讲师 ，
图 １ 四种典型 的灰度变换 函数
研 究方向 ： 图像处理 、 模式识别。Ｅｍａ ：ｕ ８ １ ６ ．ｏ － ｉ ｙ ０ ０ ＠１３ ｃｍ。 ｌ
其 中横 坐标 为原 图像 的 灰 度值 ， 纵坐 标 为 变换
６ ５ ６８
科
学
技
术
与
工
程
ｌ ２卷
后 图像 的灰度 。（ ） ａ 变换 适 用 于对 较 暗 区域 进行 扩
展 ； ｂ 变换 适 用 于对 较 亮 区域进 行 扩 展 ； Ｃ 变 换 （） （） 表 示对 中 间 区域 进 行 拉 伸 而 对两 端 区域 压 缩 ； ｄ （） 变换表 示对 两端 区 域进 行 拉 伸 而 对 中 间 区域 压缩 。
关键词 图像增强 中图法分类号
粒子群算法
突变
适应度 函数 Ａ
Ｔ ３ １４ ； Ｐ９． １
文献标志码
由于 传 感 器 和 天 气 等 因 素 ，出 现 的 图 像 清 晰 度 、 比度 下 降等 问 题 ， 重 影 响后 续 的信 息 提 取 、 对 严
模 式识 别 等环 节 ， 须 要 对 图像 进 行增 强 处 理 以提 必
第 １ ２卷
第２ ６期
２１ ０ ２年 ９月
科
学
技
术
与
工
程 ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
Ｖｏ ． ２ Ｎｏ ２６ Ｓ ｐ．２０１ １１ ． ｅ ２
１ ７一 １ １ （０ ２ ２ —６７ ０ ６ ｌ ８ ５ ２ １ ） ６６ ５ —５

基于突变粒子群算法的图像自适应增强

基于突变粒子群算法的图像自适应增强

基于突变粒子群算法的图像自适应增强王敏;叶松;黄峰;刘志华;段黎明【摘要】Automatically obtain the best transformation parameters of image nonlinear enhancement function based on the mutational particle swarm algorithm is proposed. This algorithm is based on particle swarm optimization principle and using a new fitness function suit for image quality evaluation (including the variance, information entropy, the firmness, the changing of signal and noise and the pixel difference) , increasing the difference and non-uniformity between the particles effectively, and breaking the equilibrium, thereby enhancing the power system even to improve the efficiency of the system evolution. The experiments show that the algorithm has a higher self-adaptive, convergence speed up, and enhance the quality assessment significantly improved.%利用突变粒子群算法自动获取图像非线性增强函数的最佳变换参数,达到图像增强的效果.该算法基于粒子群算法原理,采用针对图像质量评价效果的新适应度函数(包括方差、信息熵、紧致度、信噪改变量以及像素差别五要素),提出一种基于突变机制的粒子群算法,有效增大粒子间的差异性和非均匀性,打破平衡态,从而增强系统内动力以提高系统进化的效率.实验表明,该算法具有较高的自适应性,即避免了陷入局部极小,加快了收敛速度,且增强质量评价明显提高.【期刊名称】《科学技术与工程》【年(卷),期】2012(012)026【总页数】5页(P6657-6660,6665)【关键词】图像增强;粒子群算法;突变;适应度函数【作者】王敏;叶松;黄峰;刘志华;段黎明【作者单位】解放军理工大学气象学院,南京211101;解放军理工大学气象学院,南京211101;解放军理工大学气象学院,南京211101;解放军理工大学气象学院,南京211101;解放军理工大学气象学院,南京211101【正文语种】中文【中图分类】TP391.41由于传感器和天气等因素，出现的图像清晰度、对比度下降等问题，严重影响后续的信息提取、模式识别等环节，必须要对图像进行增强处理以提高图像质量。

粒子群算法ppt课件

粒子群算法ppt课件

粒子群算法Reynolds,Heppner,Grenader等发现，鸟群在行进过程中会突然同步地改变方向，散开或聚集。

一定有种潜在的规则在起作用，据此他们提出了对鸟群行为的模拟。

在他们的早期模型中，仅仅依赖个体间距的操作，即群体的同步是个体之间努力保持最优距离的结果。

1987年Reynolds对鸟群社会系统的仿真研究，一群鸟在空中飞行，每个鸟遵守以下三条规则：1）避免与相邻的鸟发生碰撞冲突；2）尽量与自己周围的鸟在速度上保持协调和一致；3）尽量试图向自己所认为的群体中靠近。

仅通过使用这三条规则，系统就出现非常逼真的群体聚集行为，鸟成群地在空中飞行，当遇到障碍时它们会分开绕行而过，随后又会重新形成群体。

作为CASKennedy和Eberhart在CAS中加入了一个特定点，定义为食物，鸟根据周围鸟的觅食行为来寻找食物。

他们的初衷是希望通过这种模型来模拟鸟群寻找食源的现象，然而实验结果却揭示这个仿真模型中蕴涵着很强的优化能力，尤其是在多维空间寻优中。

鸟群觅食行为Food Global BestSolutionPast BestSolution车辆路径问题构造一个2L维的空间对应有L个发货点任务的VRP问题，每个发货点任务对应两维：完成该任务车辆的编号k，该任务在k车行驶路径中的次序r为表达和计算方便，将每个粒子对应的2L维向量X分成两个L维向量：Xv(表示各任务对应的车辆)和Xr(表示各任务在对应的车辆路径中的执行次序)。

例如，设VRP问题中发货点任务数为7，车辆数为3，若某粒子的位置向量X为：发货点任务号: 1 2 3 4 5 6 7Xv ： 1 2 2 2 2 3 3Xr ： 1 4 3 1 2 2 1则该粒子对应解路径为：车1：0 → 1 → 0车2：0 → 4 →5 → 3→ 2→ 0车3：0 → 7→ 6→ 0粒子速度向量V与之对应表示为Vv和Vr。

该表示方法的最大优点是使每个发货点都得到车辆的配送服务，并限制每个发货点的需求仅能由某一车辆来完成，使解的可行化过程计算大大减少。

《粒子群算法论文》PPT课件_OK

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分割凹多边形的向量方法
65 4 3
1
2
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3.6.4 内外测试
• 目标: 鉴别非标准多边形的内部区域
自相交的多边形
A
D
• 方法
– 奇偶规则
– 非零环绕数规则
C
B
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奇偶规则
内部
• 从位置P作不经过 顶点的射线；
• 计算穿过射线的多 边形边数；
• 奇数为内部点，否 则为外部点。
外部
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非零环绕数规则
2)计算P0 = 1-r; 3)根据公式计算Pi+1，确定下一点； 4)确定对称点； 5)重复步骤3，直至x>=y。
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Example r=10
P0=1-10=-9 P1=-9+2*1+1=-6 P2=-6+2*2+1=-1 P3=-1+2*3+1=6 P4=6+2*(4-9)+1=-3 P5=-3+2*5+1=8 P6=8+2*(6-8)+1=5
它是用7位二进制数进行编码表示128个字符 • 汉字编码的国家标准字符集。每个符号由一个
区码和一个位码（2字节）共同标识。 • 区分ASCII码与汉字编码，采用字节的最高位来
标识
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• 基本术语 – typeface字体：一组字符的完整设计风格 – Font字模：一组按照特定尺寸和风格设计的字 符模板图案 – 字体可分成两大类 • 有衬线：主笔画末端有细线或笔划加重，可 读性好 • 无衬线：单个字符易被识别、清楚
外部
环绕数初始为零； 从位置P作不经过
顶点的射线； 多边形边从右至左
穿过射线，加1； 多边形边从左至右
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pso在国内外的研究状况及发展
趋势
近年来PSO算法得到很 大发展，并在多个领域 得到应用
如信号处理、生物信息 学、电力系统优化、神 经网络训练、数字电路 优化、函数优化、交通 事故探测、参数辨识等
pso在国内外的研究状况及发展
趋势
1. 如何利用生物技术研究计 算问题是人工智能研究的重 要方向之一。随着复杂适应 系统(Comp lexAdap tive System, CAS)理论于1994年 正式提出,基于该理论的群智 能算法也随之飞速发展.CAS 中的成员称为主体,主体有适 应性,它能够与环境及其它主 体进行交流,并且在交流的过 程中“学习”或“积累经验” 改变自身结构和行为 。
PSO研究的主要方向和热点
(4) PSO的扩展应用 目前PSO 的多数研究是针对
直角坐标系统描述的系统、 离散系统和单一优化系统,而 实际系统中,很多系统是非直 角坐标系统描述的系统、离 散系统、组合优化的系统,目 前在这些系统中应用PSO算法 可供参考的研究还较少,广泛 地开拓PSO在这些领域的应用 不仅具有实际意义,同时对深 化研究PSO也非常有意义。
图像增强算法
微光图像实时对比度增强处 理
对比度低是微光图像主要特 征之一，对比度扩展是微光 图像增强处理的重要技术手 段。
在分析不同照度下微光图像直方 图分布的基础上，建立专门的灰 度变换函数，并完成硬件电路的 设计与调试，实现微光图像的实 时处理。
该方法可直接应用于微光电视系 统，能够显著地提高微光图像质 量。
实验结果表明，该算法可以 有效提高雾天降质图像的对 比度，视觉效果改善明显。
图像增强算法
多尺度Retinex灰度图像增强 算法
An Enhancing Algorithm of the Grey Image Based on MultiScale Retinex
为提高图像识别在分类时的 质量，必须在图像的预处理 阶段对噪声进行滤除，对图 像中的目标对象加以增强。 从研究图像增强的空域法入 手，利用多尺度Retinex灰度 图像增强算法完成图像的增 强。
图像增强
图1 原始图像
图2 增强后的图像
图3原始的灰度直方图
图4增强后后的灰度直方图
图像增强算法
用matlab实现图像对比度增强 图像增强按所用方法可分成
算法
频率域法和空间域法。
图像对比度增强---增强图象 中的有用信息，它可以是一 个失真的过程，其目的是要 增强视觉效果。将原来不清 晰的图像变得清晰或强调某 些感兴趣的特征，抑制不感 兴趣的特征，使之改善图像 质量、丰富信息量，加强图 像判读和识别效果的图像处 理方法。
前者把图像看成一种二维信 号，对其进行基于二维傅里 叶变换的信号增强。采用低 通滤波（即只让低频信号通 过）法，可去掉图中的噪声； 采用高通滤波法，则可增强 边缘等高频信号，使模糊的 图片变得清晰。具有代表性 的空间域算法有局部求平均 值法和中值滤波（取局部邻 域中的中间像素值）法等，
它们可用于去除或减弱噪声。
图像增强算法
基于小波变换的低对比度图 像增强
（1）针对传统算法存在噪声 过增强的问题，提出了基于 小波分析的图像增强算法。 在小波变换多尺度分析的基 础上，算法对图像多尺度分 解得到的小波系数进行缩减 去噪，然后在不同尺度上对 各分解系数进行不同程度的 增强；
（2）对同一尺度的系数进行 非线性处理以增加对比度；
PSO 研究展望
因此PSO研究的主要方向和热 点可以归纳如下:
(1)算法基理的数学基础研究 (2) 将各种先进理论引入到
PSO。各种先进理论的引入, 可以研究性能良好的新型粒 子群拓扑结构。
(3) 与其它智能优化算法的 融合。
(4) PSO的扩展应用。
PSO 研究展望
（1）PSO在实际应用中被证 明是有效的,但目前还没有给 出收敛性、收敛速度估计等 方面的数学证明,已有的工作 还远远不够。
针对低对比度偏暗并带有噪 声的图像，结合人眼的视觉 感知特性，提出了一种图像 增强的新方法。
首先在空域进行中值滤波去 噪处理，然后对图像进行分 块，对背景的亮度进行粗略 估计．并用插值算法平滑数 据．最后校正图像的不均匀 性并将像素值调整到整个灰 度级实现图像的增强。
实验结果表明．该方法在去 除噪声同时并使图像的整体 对比度得到明显的改善，又 能突出图像中目标的细节部 分信息．有效增强了图像的 视觉效果。
做到改善图像颜色恒常性， 压缩图像动态范围，提高对 比度，有效显示淹没在阴影、 光照等区域中的细节。在仿 真实验中，对图像进行高斯 滤波，确定了高斯滤波系数。
仿真结果证明该方法可行， 在完成图像增强的同时的红外图像复合增强 算法
A New Combined Algorithm for Infrared Image Enhancement
（3）增强低频子带图像的对 比度以保证整体的增强效果， 实验表明，该算法能有效地 增强低对比度图像，减小了 噪声的增强幅度，使结果图 像具有很好的视觉效果。
图像增强算法
空域中基于低对比度图像增 强方法Enhancement of low contrast image in spatial domain
基于粒子群算法的图像增强
图像增强 粒子群算法
粒子群研究的内容 粒子群的算法思想 粒子群算法的改进研究 粒子群研究展望
图像增强的原理 图像增强的方法 图像增强的应用
图像增强算法
图像增强
图像增强，即有目的地强调图像的整体或局 部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强 调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体 特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，使 之改善图像质量、丰富信息量，加强图像判 读和识别效果，满足某些特殊分析的需要。 因此图像增强的研究具有重要的理论价值和 现实意义。
通过对现有图像增强算法的 分析，提出了一种新的红外 图像复合增强算法。
该算法将同态增晰和直接对 比度增强算法结合，使得图 像中的局部信息与全局信息 在增强时都能被利用。
外场实验表明，处理后的图 像具有明显的局部对比度增 强效果，同时较好地保持了 图像的原始面貌。
图像增强算法
基于粒子群优化的图像自适 应增强方法
身部分在搜索中的作用。 如何选择、优化和调整参数,使得算法既能避免早熟又能比较快速地
收敛,对工程实践有着重要意义;
PSO研究的主要方向和热点
(3) 与其它智能优化算法的融合。 将PSO和其它优化算法进行融合,主要考虑如何将PSO的优点和其它
智能优化算法的优点相结合,取长补短,构造出有特色、有实用价 值的混合算法;
粒子群优化算法
粒子群优化算法(particle swarm optimization，PSO)是由Eberhart 博士和kennedy博士提出的一种新的 全局优化进化算法。源于对鸟群捕 食的行为研究。在PSO框架下，每个 优化问题的解都是搜索空间中的一 只鸟。我们称之为“粒子”。所有 的例子都有一个由被优化的函数决 定的适应值(fitness value)，每个 粒子还有一个速度决定他们飞翔的 方向和距离。然后粒子们就追随当 前的最优粒子在解空间中搜索。
PSO研究展望
(2) 将各种先进理论引入到PSO。 首先可以研究性能良好的新型粒子群拓扑结构。 不同的粒子群邻居拓扑结构是对不同类型社会的模拟,研究不同拓扑
结构的适用范围,对算法推广和使用有重要意义; 其次可以优化PSO的参数及其选择。 参数的选择分别关系到粒子速度的3个部分:惯性部分、社会部分和自
种混合优化算法,或将PSO算
法引入到离散系统、组合优
化系统、非直角坐标描述系
统,扩展PSO的应用范围。
pso在国内外的研究状况及发展
趋势
4 . PSO算法的改进研究可 以归纳为两方面:
一方面的研究是将各种先进 理论引入到PSO算法,研究各 种改进和PSO算法;
另一方面是将PSO算法和其它 智能优化算法相结合,研究各 种混合优化算法,达到取长补 短、改善算法某方面性能的 效果。
Adaptive image enhancement based on particle swarm optimization
将免疫粒子群优化算法和非 完全Beta函数结合,提出了一 种自适应图像对比度增强方 法。
利用免疫粒子群优化算法自 动搜索最佳的灰度变换参数, 从而获得一条最佳的灰度变 换曲线,实现对图像进行全局 增强处理。实验结果表明,该 算法不仅能有效地提高图像 整体对比度和视觉效果,而且 适合图像的自动化处理。
pso在国内外的研究状况及发展
趋势

3. 参考国内关于PSO的文献 可知,有关PSO研究的内容可 以分为基础研究和应用研究 两大类。其中基础研究主要 包括PSO的本身机理和严格的 数学基础研究、PSO的收敛性、 鲁棒性的数学证明等;

应用研究不外乎发扬PSO的优 点、克服PSO的缺点或不足、 扩展PSO的应用范围三大类, 主要研究方法是将一些先进 技术引入到PSO中设计出一些 改进的PSO,或将PSO和其它智 能优化算法相结合设计出各
整个系统的演变或进化包括: 新层次的产生;分化和多样性 的出现;新的、更大的主体的 出现等。
CAS有4个基本特点:首先,主 体是主动的、活的实体;其次, 个体与环境及其它个体的相 互影响、相互作用,是系统演 变和进化的主要动力;再次, 将宏观和微观有机地联系起 来;最后,系统引入了随机因 素。
pso算法思想
粒子群优化算法是由一种新 的全局优化进化算法。该算 法源于对鸟类捕食行为的模 拟。
粒子群优化算法首先初始化 一群随机粒子，然后通过迭 代找到最优解。在每一次迭 代中，粒子通过跟踪两个 “极值”来更新自己。
一个是粒子本身所找到的最 优解，即个体极值。另一个 是整个种群目前找到的最优 解，称之为全局极值。