基于图像融合的自适应水下图像增强

针对水下图像对比度低及细节模糊的问题,提出一种基于图像融合的自适应水下图像增强方法,实现不同类型水下图像的增强效果。基于颜色校正方法对水下图像进行颜色均衡化预处理;对亮度分量L进行Gamma校正,获得对比度提升的亮度图像;对两个亮度分量进行三层小波分解,提出对分解所得的低频分量及高频分量分别采用线性融合和自适应融合策略进行融合。多尺度融合保证了增强图像细节的丰富性,自适应融合策略体现了融合过程的可控性。实验结果表明,增强的水下图像呈现出高对比度和清晰的细节。     

改进量子遗传算法的图像增强研究

本文提出一种基于改进量子遗传算法的图像增强方法,量子的调整策略主要针对不同染色体通过使用自适应量子旋转门步长实现,同代染色体更新时采用同一旋转角步长完成,不同代染色体则遵循不同的旋转角步长完成进化过程,各量子染色体的进化速度以各量子染色体的汉明距离为依据完成具体调节过程,在此基础上更新量子染色体后,以目标数值范围为依据判定获取较为适合的染色体解并将其作为级别较高的染色体使用,再通过对角线交叉方法的使用完成交叉操作量子过程。为图像增强方法的优化和完善提供参考。     

基于小波的泳池水下图像去噪算法研究

本文以泳池智能救生系统为背景,研究基于小波的泳池水下图像去噪算法.首先对阈值的选取进行讨论,然后分析了阈值函数的选择对去噪效果的影响,并提出采用改进的非线性阈值函数.最后通过仿真实验验证算法的有效性,仿真结果表明,基于非线性阈值函数的小波去噪算法能够获得较高的PSNR值,实时性满足救生需求,能够较好地应用于泳池水下图像的处理.     

水下图像增强和复原方法研究进展

目的 近年来随着水下图像/视频在海洋军事、海洋环境保护和海洋工程等科研和工业领域扮演越来越重要的角色,水下图像增强和复原作为关键技术之一,越来越多地成为研究的热点和难点问题。目前有关水下图像增强和复原方法研究进展的综述论文在国内外相对较少,为使即将进入该研究领域的学者比较全面地了解该领域的研究现状,促进该领域的快速发展,本文对其系统综述。方法 在广泛调研大量文献的基础上,按照是否基于物理模型对已有方法进行分类讨论,对其基本思想、方法特点、实验方法进行归纳和总结,其中对典型的方法进行具体介绍和分析。同时,介绍了水下图像质量的评测体系,针对典型方法的处理结果进行定性和定量的评测。进而,总结该研究领域目前存在的不足,展望未来可能的发展方向。结果 总结了水下图像退化的原因、水下图像增强和复原所采用的主要技术和方法、水下图像质量评测体系的发展历程,给出了亟待解决的问题,展望了未来的发展方向。结论 作为新兴的研究领域,水下图像增强和复原在工业界和学术界都具有广阔的应用前景和研究价值,但针对目前存在的一些局限性还需要进一步深入研究。     

基于图像融合的低光照水下图像增强

水下机器人可用于水产养殖动态监测和水下拍摄,然而摄像机在水下抓拍的海洋图像呈现蓝绿色调、对比度低、细节模糊、亮度暗等问题,严重影响水下目标识别与检测的准确率。为此,本文提出了一种基于图像融合的低照度水下图像增强方法。首先,利用灰度世界算法对图像颜色进行校正,有效去除水下图像的蓝(绿)色基调;然后,对颜色校正后的图像分别进行锐化处理和HSV颜色空间下的亮度增强,分别得到细节增强图像和亮度增强图像;最后,将细节增强图像和亮度增强图像进行多尺度融合,得到最后的增强图像。实验结果表明,该算法不仅有效地解决了水下图像呈现蓝绿色的问题,而且增强了图像的整体亮度,使得细节更加清晰,提高了水下机器人的视觉感知能力。     

基于量子遗传算法的图像分割

针对基本遗传算法的稳定性较差、存在未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题,将量子计算与遗传算法进行融合,较好地解决了传统的多阈值图像分割方法中运算量大的问题.实验结果表明量子遗传算法用于阈值寻优减少了搜索时间,提高了收敛效率.     

基于量子遗传算法的非线性无约束优化方法

量子遗传算法(QGA)是量子计算和遗传算法相结合的产物,量子遗传算法将量子比特和量子旋转门表示引入到遗传算法中,具有比遗传算法更好的搜索效率和收敛性。非线性无约束优化是典型的工程应用问题,而复杂非线性函数的优化结果往往不能令人满意,如陷入局部最优等。利用量子遗传算法强大的搜索能力,可以很好的解决复杂非线性函数的无约束优化问题,实验表明量子遗传算法在该类问题中的有效性和可行性。     

基于新成像模型的水下图像增强

光在水中传播时会受到水体的吸收和散射作用,从而导致水下图像整体模糊、颜色失真。针对这些问题,提出一种基于新成像模型的水下图像增强算法,该模型是针对光照不均问题通过对典型的水下成像模型进行改进得出的。另外通过分通道处理,解决了暗原色先验不适用于水下图像的问题。最后在去除后向散射噪声的同时对图像颜色进行校正。实验对比结果表明,该方法能较为有效地解决后向散射噪声和颜色失真问题并适用于光照不均的情况。     

基于混合蛙跳的量子遗传算法

量子遗传算法的早熟问题影响算法的求解性能,为提高算法能力,提出基于混合蛙跳的量子遗传算法。算法引入混合蛙跳和模拟退火准则,采用量子变异策略;利用组内寻优和整体寻优,减少算法整体迭代次数。将改进后的量子遗传算法应用于函数优化方面,用测试函数的寻优来评价算法性能,实验结果表明,该算法有效提高了算法性能,能求解出符合要求的全局最优值,改善了早熟收敛的问题。     

基于遗传量子的自适应图像分割算法

虚拟娱乐照相领域的图像分割,目的在于实时地提取显示出背景中的感兴趣目标,但由于常用的分割方法容易丢失图像的边缘细节信息,而且运算时间长,难以实现质量与速度的平衡,为此文章提出了一种基于遗传量子进化算法的图像分割方法。该方法首先运用遗传量子方法进行阈值搜索,然后进行区域分割,再利用形态学方法对图像边缘细节进行补偿,并去除噪声。仿真结果表明,与传统方法比较,该方法能有效地提取图像中的人像,保留细节边缘。     

量子遗传算法研究现状

Quantum Genetic Algorithm (QGA)is the combination of quantum computation and genetic algorithm. In this paper, actuality of research on QGA is summarized. QGA and Multi-universe Parallel Quantum Genetic Algorithm (MPQGA)are discussed in detail. Application progenies in respective regions are introduced. The subsequent research on QGA is also prospected.     

一种基于新型遗传算法的图像自适应增强算法的研究

该文提出了一种新的遗传算法,该方法不仅能加快普通遗传算法的收敛速度,而且能有效地保证种群的多样性,然后,该文将这种新算法应用于灰度图像的自适应增强,实例计算表明了该算法的有效性和可行性。     

一种改进的混合量子遗传算法

提出了一种改进的混合量子遗传算法(IHQGA),该算法首先在量子个体上实施量子交叉,这一操作有利于保留相对较好的基因段;其次,采用量子比特相位法更新量子门和自适应调整搜索网格的策略;最后,引入拟Newton算法进行局部搜索操作,使得种群的多样性强,解得的收敛精度高,收敛速度快;通过复杂函数测试标明此算法的优化质量和效率都强于传统遗传算法和量子遗传算法;另外,从理论上也证明了该算法以概率l收敛于全局最优解.     

基于颜色校正和去模糊的水下图像增强方法

由于光在水下传播时会出现吸收和散射的情况,水下图像往往存在色偏、对比度低、模糊、光照不均匀等问题.根据水下图像成像模型,人们在海底拍摄所获得的图像往往是退化的图像,而退化的图像不能完整地表达海洋场景信息,难以满足实际的应用需要.为此,文中提出了一种基于颜色校正和去模糊的水下图像增强方法.该方法有效融合了颜色校正和去模糊...     

基于遗传算法的肝脏CT图像分割算法研究

遗传算法是一种基于生物选择与遗传机制所形成的一种全局优化、随机搜索算法,对处理一些传统搜索算法解决有难度的复杂问题比较适合,具有巨大发展潜力。论文首先介绍了遗传算法的基本原理以及它的主要特点和性质,重点叙述了基于遗传算法的图像分割方法,并通过应用遗传算法选取合适的阈值,进而采用最大熵原则对人体肝脏CT图像进行了分割算法处理,得到图像分割处理的实验结果,并对实验结果进行了分析。     

基于量子遗传算法的移动机器人的一种路径规划方法

以人工势场法和栅格法为基础,考虑到遗传算法的“收敛速度慢”和“早熟收敛”问题,提出了一种基于量子遗传算法的机器人路径规划方法。该方法采用栅格法进行路径规划,利用人工势场法控制移动机器人,利用量子遗传算法选择最优或次优个体,并且引入双适应度评价函数评价进化个体,为最优或次优个体进入下一代提供了保障。仿真实验表明,该方法的寻优能力及稳定性均优于遗传算法和量子遗传算法,且具有更好的收敛性以及更强的连续空间搜索能力,适于求解复杂优化问题。     

基于GFCMA算法的医学彩色图像分割

医学图像分割是医学图像分析的关键步骤,经典的模糊C-均值聚类算法(FCM)是常用方法,但其依赖于初始聚类中心的选择,通常存在局部收敛的缺陷。通过与遗传算法(GA)结合而成的遗传模糊C-均值聚类算法(GFCMA),采用RGB颜色空间,能够得到全局最优解,并在此基础上实现了医学彩色图像分割和特定目标提取,取得良好分割效果。