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摘要
为了解决低照度图像中存在边缘模糊、对比度差和清晰度低等问题，提出了一种基于改进麻雀搜索算法的图像增强算法。首先利用立方体映射(cubic mapping, CM)初始化种群，增加麻雀种群的多样性；然后使用求爱学习策略优化追随者麻雀的位置更新，增强算法的收敛精度和速度；同时为了避免算法陷入局部极值，引入黄金正弦策略来更新发现者位置，使得全局搜索与局部开发能力进一步的得到平衡；最后引入双伽马函数，通过改进的麻雀搜索算法寻找最优伽马值，实现图像的全局增强。通过在6个标准测试函数上与其他算法进行对比，实验数据表明，与当前其他图像增强算法比较，该方法增强效果更好，得到图像质量更佳。
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