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摘要
针对已有智能算法在增强图像领域的效果并不理想等问题，改进一种新型竞争粒子群算法并提出利用此算法，结合非完全Beta函数上动态寻优调整灰度曲线的光电图像增强新策略。新策略主要从算法角度出发改进传统PSO算法，针对原有权重统一粒子分工相同的原始算法不能很好地实现自适应搜索，以及算法前期早熟、后期收敛缓慢等问题借鉴改进竞争学习策略，改进完成的新算法结合非完全Beta函数动态寻找最优值内的图像灰度曲线。将改进的MCLPSO算法与ASAPSO等六种算法，在常见基准函数上进行性能对比，结果显示改良后的MCLPSO算法在性能上更优；在实验中加入CLPSO结合非完全Beta增强图像以及线性直方图增强图像作为对照组，结果显示改进后的新策略更胜一筹。综合结果显示，改进竞争粒子群算法在结合图像处理手段来增强低亮度图片，在多场景下有效并且能达到很好的效果。
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单位物理学院; 安徽理工大学
