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摘要
传统图像增强方式存在一系列缺陷,基于此有针对性地提出以多种群遗传算法为基础的新图像增强算法。首先,将非完全Beta函数图像增强过程参数编码成为遗传算法中的个体,然后根据适应度函数,模拟自然界生物进化过程对参数进行寻优,这是一种标准的遗传算法,因为优化过程中不依赖于梯度,使其具有很强的鲁棒性和全局搜索能力,但存在一个不可忽视的问题,即过早收敛,主要表现为种群中的所有个体都趋于同一状态并结束进化,导致最终算法无法获得相对满意的结果。为了克服上述问题,多种群遗传算法引入移民算子和精华种群,实验表明它具有很好的稳定性和较快的收敛性。
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