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利用不完全Beta变换对红外图像进行自适应的增强处理。变换的参数利用混沌优化算法给出。为了提高优化迭代的计算速度,运用BP神经网络对不完全Beta变换进行函数逼近。仿真结果表明,该算法能自适应地进行图像增强处理。增强后的图像灰度分布更均匀,对比度得到明显提高。
一种基于混沌优化的图像增强算法
【摘 要】
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利用不完全Beta变换对红外图像进行自适应的增强处理。变换的参数利用混沌优化算法给出。为了提高优化迭代的计算速度,运用BP神经网络对不完全Beta变换进行函数逼近。仿真结果表明,该算法能自适应地进行图像增强处理。增强后的图像灰度分布更均匀,对比度得到明显提高。
【机 构】
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北京理工大学自动控制系
【出 处】
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计算机工程与应用
【发表日期】
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2003年12期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(编号:69674005)
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