摘要
针对当前图像增强算法中灰度归一化重新分配时产生均值漂移,难以有效保留图像细节信息和亮度保护等问题,提出了一种基于PSO约束优化与直方图均衡化的图像增强算法。引入最大类间方差法(Otsu),将输入图像分割为目标子图像和背景子图像两部分,并对二者分别均衡化,以提高目标与背景子图像的对比度;并根据阈值加权约束分别计算目标和背景子图像的约束;并引入粒子群优化(PSO)算法,对目标和背景子图像的约束主要参数进行优化,确定最优约束值;联合目标子图像与背景子图像的最优约束值完成图像增强。实验结果表明,与当前增强方法相比,所提出的算法具有更好的亮度保护和对比度增强效果,较好地保留了输入图像的细节信息。
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单位武汉科技大学城市学院