典型文献
基于改进麻雀算法的图像自适应增强方法
文献摘要：
针对非完全Beta函数在图像增强过程中需手动调整参数、算法效率较低的问题,本文提出了一种基于改进麻雀搜索算法(LKSSA)的图像自适应增强方法(LKSSA-Beta).首先,采用Logtistic混沌映射优化麻雀搜索算法(SSA)初始种群;其次,使用鸟群算法飞行行为思想及柯西高斯扰动提高SSA寻优能力;然后,利用LKSSA优化Beta函数的参数,构建灰度变换曲线,达到图像增强效果;最后,将本文算法与基于PSO图像增强法、基于人工蜂群图像增强法及基于传统Beta函数图像增强法实验结果进行对比.对比结果表明,LKSSA将具有更优的灰度图像全局搜索能力,本文算法可以保留图像更多细节信息,使图像整体对比度明显提高.
文献关键词：
自适应增强;麻雀算法;非完全Beta函数;Logistic映射;柯西高斯扰动
中图分类号：
作者姓名：
吴学梅;牟莉
作者机构：
西安工程大学计算机科学学院,西安710600
文献出处：
引用格式：
[1]吴学梅;牟莉-.基于改进麻雀算法的图像自适应增强方法)[J].单片机与嵌入式系统应用,2022(07):30-33
A类：
LKSSA,Logtistic,柯西高斯扰动
B类：
改进麻雀算法,自适应增强,增强方法,Beta,图像增强,强过,手动调整,调整参数,算法效率,改进麻雀搜索算法,混沌映射,初始种群,鸟群算法,飞行行为,寻优能力,灰度变换,增强效果,PSO,人工蜂群,函数图像,灰度图像,全局搜索,搜索能力,细节信息,对比度
AB值：
0.281026
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