基于遗传菌群趋药性算法的灰度图像增强  

Image enhancement based on the genetic bacterial colony chemotactic algorithm

作　　者：杨凡 YANG Fan(School of Mathematics and Computer,Tongling College,Anhui Tongling 244000,China)

机构地区：[1]铜陵学院数学与计算机学院,安徽铜陵244000

出　　处：《齐齐哈尔大学学报（自然科学版）》2021年第6期21-25,共5页Journal of Qiqihar University(Natural Science Edition)

基　　金：安徽高校自然科学重点项目(KJ2019A0709);铜陵学院院级科研项目(2015tlxy34)资助。

摘　　要：将灰度图像增强问题作为一个优化问题,通过充分分析遗传算法和细菌群体趋药性算法的各自优点后,将两算法相结合,提出遗传菌群趋药性算法用于优化图像的归一化不完全Beta函数,对其进行求解,用于灰度图像增强。实验结果表明,提出的新算法能有效地提高图像的对比度,突出图像特征,提升图像的视觉效果,保证图像的最佳质量。与直方图均衡化图像增强、遗传算法图像增强相比,该方法具有更好的增强效果。In this paper,the gray image enhancement is considered as an optimization problem.After fully analyzing the advantages of genetic algorithm and bacterial colony chemotaxis algorithm,the genetic bacterial chemotaxis algorithm is proposed.It is used to optimize the normalized incomplete Beta function for the gray image enhancement.The experimental results show that the algorithm can effectively improve the contrast of the gray image,highlight the image features,promote the visual effect of the image and guarantee the best image quality.Compared with HE and GA,this method has better enhancement effect.

关 键 词：遗传算法 细菌群体趋药性算法 图像增强 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术] TP18[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]