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1、基于粒子群算法的图像增强,图像增强的原理 图像增强的方法 图像增强的应用,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,粒子群算法,图像增强,图像增强算法,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。,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
2、像对比度增强算法 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。,图像增强按所用方法可分成频率域法和空间域法。 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
3、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； （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,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。,空域中基于低对比度图像增强方法Enhancement of low contrast image in spatial domain 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。,