检索规则说明:AND代表“并且”;OR代表“或者”;NOT代表“不包含”;(注意必须大写,运算符两边需空一格)
检 索 范 例 :范例一: (K=图书馆学 OR K=情报学) AND A=范并思 范例二:J=计算机应用与软件 AND (U=C++ OR U=Basic) NOT M=Visual
作 者:郗君甫 Xi Junfu(Hebei Vocational University of Technology and Engineering,Xingtai 054035)
机构地区:[1]河北科技工程职业技术大学,河北邢台054035
出 处:《中阿科技论坛(中英文)》2024年第4期113-117,共5页China-Arab States Science and Technology Forum
基 金:邢台市重点研发计划自筹项目(2023ZC001)。
摘 要:为了增强灰度图对比度,提高图像识别精度,文章提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的灰度图像对比度增强算法。文章通过设计非线性调整惯性权重和非线性调整收敛因子,使用改进鲸鱼优化算法不断优化局部/全局图像增强和目标评价函数,并利用6个标准函数和带钢表面缺陷灰度图进行仿真实验。实验结果表明:改进鲸鱼优化算法有助于显著提高收敛速度和寻优精度,经改进鲸鱼优化算法增强处理后的灰度图像具有较好的图像质量和视觉效果。In order to enhance the contrast of grayscale images and boost the accuracy of image recognition,a grayscale image contrast enhancement algorithm based on E-WOA was proposed.The article uses an E-WOA to optimize local/global image enhancement and target evaluation functions by designing non-linear adjustment of inertia weights and convergence factors,and conducts simulation experiments using six standard functions and grayscale images of surface defects on strip steel.The experimental results show that E-WOA can significantly enhance convergence speed and optimization accuracy,which is demonstrated in the facts of better image resolution and visual effect.
分 类 号:TP312[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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