图像增强差分进化和模拟退火实现图像增强附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab仿真内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

⛄ 内容介绍

针对传统图像增强方法存在的不足,提出了一种基于模拟退火差分算法的图像增强算法。首先将图像增强过程参数编码成为差分算法中的个体,然后通过模拟自然界生物进化过程对参数进行寻优,并引入模拟退火算法克服种群退化现象,同采用动态自适应交叉、变异过程防止局部最优解出现,最后根据找到的最优参数实现图像增强处理,并且采用仿真对比实验对算法有效性和优越性进行测试。仿真实验结果表明,相对于当前其它图像增强算法,模拟退火差分算法可以恢复图像细节信息,提高了对比度,图像质量得到增强。

⛄ 部分代码

function s = std_n (image, mn)

%function to compute local standard devaiation matrix of input image

i = image;

s = size (i);

%append values to get matrix to desired size for convolution

vr = zeros(1,s(2));

i1 =[vr;i;vr];

s2 = size(i1);

vc=zeros(s2(1),1);

i1=[vc i1 vc];

mn1 =[vr;mn;vr];

mn1=[vc mn1 vc];

i11 = zeros(size(i1));

%compute standard deviation

for lx=2:s(1) 1

    for ly=2:s(2) 1

       aa = i1(lx-1:lx 1,ly-1:ly 1);

       a1 = aa-(repmat(mn1(lx,ly),3,3));

       a1 = a1.^2;

       am = mean(a1(:));

       i11(lx,ly) = am.^0.5;

    end

end

%remove appended values to get original size matrix

s =  i11(2:s(1) 1,2:s(2) 1);

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]王明威, 洪琦, 叶志伟. 基于差分进化的图像自适应增强方法[J]. 湖北民族学院学报：自然科学版, 2014, 32(4):4.

⛄ 完整代码

❤️部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

❤️ 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

这篇好文章是转载于：学新通技术网