【摘 要】
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研究了采用生物地理学优化算法(BBO)的多尺度Retinex权重选择仿生图像增强算法.原始的多尺度Retinex对不同尺度参数的高斯滤波器进行权重平均分配,因而无法保证在多种应用场景下皆能获取最优的增强结果.为解决这一问题,采用BBO算法进行权重启发式搜索选择,对多尺度Retinex的结果加以优化.该方法能够弥补各个尺度高斯滤波器所占权重的缺陷.通过与原始多尺度Retinex增强的对比仿真结果,对
【机 构】
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辽宁石油化工大学信息与控制工程学院,辽宁 抚顺,113001
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研究了采用生物地理学优化算法(BBO)的多尺度Retinex权重选择仿生图像增强算法.原始的多尺度Retinex对不同尺度参数的高斯滤波器进行权重平均分配,因而无法保证在多种应用场景下皆能获取最优的增强结果.为解决这一问题,采用BBO算法进行权重启发式搜索选择,对多尺度Retinex的结果加以优化.该方法能够弥补各个尺度高斯滤波器所占权重的缺陷.通过与原始多尺度Retinex增强的对比仿真结果,对算法的性能和灵活性进行了验证.
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