找回密码
 注册
关于网站域名变更的通知
查看: 560|回复: 1
打印 上一主题 下一主题

基于matlab PSO寻优ACE算法之图像增强

[复制链接]

该用户从未签到

跳转到指定楼层
1#
发表于 2021-5-11 16:43 | 只看该作者 |只看大图 回帖奖励 |倒序浏览 |阅读模式

EDA365欢迎您登录!

您需要 登录 才可以下载或查看,没有帐号?注册

x
+ g. S  {4 q1 w$ a/ q
一、简介: T% t/ u/ P7 X! i  j3 N. m. f* M+ ?8 u- C
将ace增强后的图像信息熵与图像标准差的乘积作为目标函数, ace的增益因子a作为待寻优的变量;
% j, q% _8 Y' N. V( W) k使用pso算法对ace的增益因子a进行寻优,并返回最优的增益因子;3 H: r% f) Q1 s: d
将最优增益代入ace算法中,对图像进行增强;
4 O, n% u# }. X# H. Q. Q采用引导滤波对增强后的图像进行降噪,提高可视化效果;2 O; V+ Q7 m" f( B* M
, ?' Y" a1 b9 Z
$ _% Z6 \8 ?  m5 B8 l
二、源代码
7 X9 l) y0 v  t# N4 y9 L8 \- G$ i7 _) d+ W
  • %% PSO_ACE
  • % date: 2020_08
  • % Author: X
  • % function: 图像增强,(1) PSO优化ACE增益因子 (2) 引导滤波降噪
  • %% 初始化
  • addpath(genpath(pwd));
  • clear;
  • clc;
  • close all;
  • warning('off')
  • %% 定义全局变量
  • global meanimg stdimg I img
  • I = rgb2ycbcr(imread('test2.jpg'));% 将图片转换到ycbcr空间
  • img = double(I(:,:,1));
  • % 求局部均值
  • filter = fspecial('average',3);
  • meanimg = imfilter(img,filter);
  • % figure;imshow(meanimg/255,[]);
  • % 求局部标准差
  • stdimg = stdfilt(img);
  • % temp = stdfilt(img(:,:,1));
  • %% PSO 寻优
  • a_range=[0,1]; % 参数x变化范围(这里寻优的是ACE算法中的增益因子a)
  • range = [a_range];
  • Max_V = 0.2*(a_range(:,2)-a_range(:,1)); % 最大速度取变化范围的10%~20%
  • n=1; % 待优化函数的维数
  • psoparams = [10 200 10 2 2 0.8 0.2 1500 1e-25 200 NaN 0 0]; % 参数配置,详细查看pso工具箱使用文档
  • Bestarray = pso_Trelea_vectorized('obj_func', n, Max_V, range, 1, psoparams); % 调用PSO寻优,返回最优参数以及最优函数值
  • %% 输出增强后的图像(将获得增益因子代入ACE)
  • D = mean(meanimg(:));
  • c = Bestarray(1)*D./(stdimg);
  • c(c>10) = 3;
  • result = meanimg + c.*(img - meanimg);
  • MIN = min(min(result));
  • MAX = max(max(result));
  • result = (result - MIN)/(MAX - MIN);
  • result = adapthisteq(result);
  • I(:,:,1) = result*255;
  • result_img = ycbcr2rgb(I);
  • figure;imshow(result_img);
  • title('PSO\_ACE');
  • %% 引导滤波降噪
  • [r,c,b]=size(I);
  • x = reshape(result_img,[r*c b]);
  • x = compute_mapping(x,'PCA',1); % 对原图进行PCA降维
  • guidance = reshape(x, r, c)/255; % 获得引导图像
  • result_img = double(result_img)/255;
  • r = 5; % 滤波半径
  • eps = 0.005; % 滤波正则化参数
  • for i = 1:3
  •     result_img_GD(:,:,i) =  guidedfilter(guidance, result_img(:,:,i), r, eps); % 引导滤波
  • end
  • figure;imshow(result_img_GD,[]);
  • title('PSO\_ACE\_GD'); % 显示滤波后的图像" P; z# z8 \- ?! D; h, `9 d
         # k1 q/ v) x0 F" a! V: y
  ]9 i2 K- v# }4 E) F+ P4 W3 ^
三、运行结果
# @6 S/ Z4 Z5 h: x4 u
8 \, |- X$ b' i( }& k) ?! M
. C: U  E  @4 C, R" v
! g  j$ x! J( ~8 T: x2 u % G9 R- n' P! a- I

# |6 q- i9 m* L* f) P& V 8 @- m% f9 V1 G8 ]- b8 @

+ S' K2 ?* o: c" u
# l9 J) E4 ^' L8 A  Y( q
' i" U7 \$ L9 ?% |

该用户从未签到

2#
发表于 2021-5-11 17:52 | 只看该作者
基于matlab PSO寻优ACE算法之图像增强
您需要登录后才可以回帖 登录 | 注册

本版积分规则

关闭

推荐内容上一条 /1 下一条

EDA365公众号

关于我们|手机版|EDA365电子论坛网 ( 粤ICP备18020198号-1 )

GMT+8, 2025-6-9 22:27 , Processed in 0.093750 second(s), 26 queries , Gzip On.

深圳市墨知创新科技有限公司

地址:深圳市南山区科技生态园2栋A座805 电话:19926409050

快速回复 返回顶部 返回列表