【摘要】：針對人工蜂群算法易出現(xiàn)早熟現(xiàn)象和收斂速度慢等問題,提出一種基于回溯搜索的人工蜂群算法。通過回溯搜索算法選擇更新種群,采用隨機的變異策略和不均勻的交叉策略,增強蜂群算法種群多樣性,使得改進的蜂群算法能夠跳出局部最優(yōu),且具有較好的全局收斂速度。將改進的算法用于圖像對比度增強,通過搜索非完全Beta函數(shù)的最佳參數(shù)α,β,確定灰度變換曲線,對圖像灰度進行調(diào)整,提高圖像對比度。仿真實驗結(jié)果表明,該算法具有較高的求解精度和較快的收斂速度,與直方圖均衡化算法相比,有效地增強了圖像的對比度。
[Abstract]:Aiming at the problems of precocity and slow convergence rate of artificial bee colony algorithm, an artificial bee colony algorithm based on backtracking search is proposed. By using backtracking search algorithm to select the updated population, random mutation strategy and uneven crossover strategy are adopted to enhance the diversity of the population of the beecolony algorithm, so that the improved beecolony algorithm can jump out of the local optimum and has a better global convergence rate. The improved algorithm is applied to image contrast enhancement. By searching for the best parameters of incomplete Beta function 偽, 尾, the gray transformation curve is determined, and the image gray scale is adjusted to improve the image contrast. The simulation results show that the algorithm has higher accuracy and faster convergence speed. Compared with the histogram equalization algorithm, the algorithm can effectively enhance the contrast of the image.
【作者單位】： 西安理工大學理學院;
【基金】：陜西省科技攻關(guān)計劃項目(2015GY004)
【分類號】：TP18;TP391.41

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本文編號：2308451