文献类型：期刊文章

作　　者：薛媛媛[1] 张兴忠[2] 赵健彬[3]

XUE Yuanyuan;ZHANG Xingzhong;ZHAO Jianbin(Department of Information Engineering,Shanxi Traffic Vocational and Technical College,Taiyuan 030031,China;Software College,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China;College of Architecture and Civil Engineering,Taiyuan University of Technology,Taiyuan 030024,China)

机构地区：[1]山西交通职业技术学院信息工程系,山西太原030031 [2]太原理工大学软件学院,山西太原030024 [3]太原理工大学建筑与土木工程学院,山西太原030024

出　　处：《光学技术》

基　　金：山西省教育科学“十三五”规划2019年度规划课题(GH-19269)。

年　　份：2021

卷　　号：47

期　　号：4

起止页码：500-506

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CSCD、CSCD_E2021_2022、核心刊

摘　　要：针对许多应用领域内所存在的低照度图像,提出了一种基于量子行为粒子群优化的低照度图像增强方法。该方法提取低照度图像的非纹理区域,在图像增强过程中限制非纹理区域的灰度范围,从而抑制伪影现象。在直方图均衡化处理中设计了分级概率密度函数,并运用改进的量子行为粒子群优化算法对分级概率密度函数的参数进行优化。最终在典型的低照度图像上完成了验证实验,结果表明该方法不仅提高了图像的对比度,同时也增强了图像的细节信息与视觉质量。

关 键 词：低照度图像 量子行为粒子群优化 图像增强 分级概率密度函数  多目标优化问题

分 类 号：TP394.1] TH691.9[计算机类]