摘要
将一种新型免疫遗传算法应用到图像的增强处理中,利用其快速搜索能力,对给定测试图像,自适应地变异、搜索、直至最终确定变换函数的最佳参数α,β值,从而实现图像的增强。与穷举法相比,大大节约了求解的时间和计算的复杂度,并通过对自然图像的仿真实验论证该方法的有效性。
A fast-searching, adaptive genetic immune algorithm is adopted to self-adapt and search the optimal or suboptimal coefficients to determine the best parameter value of α,β for image enhancement. Compared to the common image adjustment approach, the algorithm can simplify the calculation and reduce calculating time. The simulation of natural pictures demonstrates its validity.
出处
《福建工程学院学报》
CAS
2007年第1期73-75,82,共4页
Journal of Fujian University of Technology
基金
湖南省自然科学基金资助项目(03JJY3101)
关键词
图像增强
免疫遗传算法
自适应变异
image enhancement
genetic immune algorithm
adaptive mutation
