基于粒子群优化的retinex图像增强

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4、ongqingNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterRetinexImageEnhancementbasedonParticleSwarmOptimizationCandidate：LiuTongSupervisor：ChenYongAssociateProfessorMajor：ComputerSoftwareandTheoryCollege：CollegeofComputerandInformation

5、ScienceChongqingNormalUniversityApril，2016基于粒子群优化的Retinex图像增强摘要不断优化的数字成像设备与飞速发展的计算机技术相结合，图像增强技术在提高图像质量方面起到尤为关键的作用，因此逐渐成为了图像处理领域研究的焦点之一。基于全局特征的Retinex理论是基于人类视觉系统色彩恒常性的一种图像质量增强经典算法，它通过模拟人眼的观察方式来获取目标本质特征，该算法具有显著的动态压缩性、颜色恒常性和色调再现等优势。本文通过对传统经典的单尺度Retinex图像增强算法的学习并

6、进行分析，找出该算法存在的不足之处，在此基础上设计了一种基于粒子群优化的Retinex图像增强改进算法，取得了较好的增强效果。本文的主要研究工作如下：1）对图像增强处理的概念和方法进行分析学习，对Retinex图像增强的现状进行分析，Retinex图像增强有单尺度算法和多尺度算法，本文将主要针对单尺度算法进行深入的分析并设计改进算法；2）对传统Retinex单尺度图像增强算法存在的不足，即所有像素点均采用相同空域滤波模板，设计了一种将粒子群快速优化算法和Retinex算法相结合的改进单尺度Retinex图像增强算

7、法。该算法将图像转换到HIS图像颜色空间中，依据H值的不同进行像素分类，对不同类的像素采用不同的滤波模板，具体滤波模板的选择通过粒子群优化算法依据熵值大小进行择优选择，以期望获取更好的图像增强效果；3）在MATLAB环境下，进行了改进算法和传统单尺度Retinex彩色图像增强算法的仿真对比实验，对不同场景和光照的三幅图像进行了增强效果比对，从视觉上看，本文设计的基于粒子群优化的Retinex图像增强改进算法取得了更好的图像增强效果，同时对应的图像熵值更大，信息更丰富。关键词：图像增强，单尺度，Retinex，粒子

8、群优化IRetinexImageEnhancementbasedonParticleSwarmOptimizationABSTRACTPeoplecombinetheoptimizeddigitalimagingequipmentwithrapiddevelopmentofcomputertechnology,Theimageenhancementtechnologypl