針對(duì)紋理圖像處理過(guò)程中,采集圖像包含大量噪聲而影響處理結(jié)果的問(wèn)題,以及天牛須群優(yōu)化（BSO）算法易陷入局部?jī)?yōu)解的問(wèn)題,提出一種基于正余弦策略的改進(jìn)天牛須群優(yōu)化（SCBSO）算法,并將該算法應(yīng)用在低照度紋理圖像增強(qiáng)中。首先引入logistic模型增加初始解群的多樣性;其次結(jié)合正余弦策略對(duì)BSO算法的搜索策略進(jìn)行改進(jìn),加入時(shí)變加速因子實(shí)現(xiàn)參數(shù)自動(dòng)更新,提升BSO算法的收斂速度和搜索精度;最后利用SCBSO算法結(jié)合染色體結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)對(duì)圖像最優(yōu)灰度分布的精確搜索。在標(biāo)準(zhǔn)函數(shù)的測(cè)試中,SCBSO算法在兩種類(lèi)別函數(shù)下的運(yùn)行時(shí)間較原算法縮短了16.56%和14.78%,增強(qiáng)后圖像的對(duì)比度更強(qiáng),自然特性保存得更好。SCBSO算法與對(duì)比算法相比,明度順序誤差（LOE）降低了37.8%,視覺(jué)信息保真度增長(zhǎng)了15.3%,PSNR提高了12.9%,在去噪的同時(shí)很好地保留圖像的紋理特征。 

【文章來(lái)源】：激光與光電子學(xué)進(jìn)展. 2019,56(24)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

染色體結(jié)構(gòu)示意圖

BSO算法是在天牛須搜索（BAS）算法的基礎(chǔ)上，將BAS個(gè)體搜索策略與PSO算法的群體策略相結(jié)合而提出的一種群體優(yōu)化算法，該方法結(jié)合BAS算法個(gè)體局部搜索與PSO算法全局搜索的優(yōu)勢(shì)[17]，在不提高PSO算法復(fù)雜度的前提下，有效提高算法對(duì)全局最優(yōu)解的搜索速度與精度。對(duì)于BSO算法，每個(gè)天牛個(gè)體均如粒子一樣被賦予位置與速度兩個(gè)屬性[16]，對(duì)于N個(gè)群體、M維的BSO算法，其中第i個(gè)體空間坐標(biāo)用Xi=(xi1,xi2，…，xiM）表示，群體為X=(X1,X2，…，XN),Xi個(gè)體的當(dāng)前速度坐標(biāo)為Vi=(vi1,vi2，…，viM），個(gè)體當(dāng)前最優(yōu)位置坐標(biāo)為Pi=(pi1,pi2，…，piM），而群體當(dāng)前最優(yōu)位置坐標(biāo)為Pg=(pg1,pg2，…，pg M）。文獻(xiàn)[17]所給出的個(gè)體天牛的速度更新公式為

SCBSO算法流程圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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碩士論文
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本文編號(hào)：3427859