域相似變換函數(shù)和蜻蜓算法灰度圖像增強【含Matlab源碼 089期】)
歡迎來到海神之光博客之家?博主簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者修心和技術同步精進個人主頁海神之光代碼獲取方式海神之光Matlab王者學習之路—代碼獲取方式??座右銘行百里者半于九十。更多Matlab圖像處理仿真內容點擊①Matlab圖像處理進階版②付費專欄Matlab圖像處理初級版??關注CSDN海神之光更多資源等你來?一、圖像增強技術簡介1圖像增強圖像增強是對圖像的某些特征如邊緣、輪廓、對比度等進行強調或銳化以便于顯示、觀察或進一步分析與處理。通過對圖像的特定加工將被處理的圖像轉化為對具體應用來說視覺質量和效果更“好”或更“有用”的圖像。圖像增強是最基本最常用的圖像處理技術常用于其他圖像處理的預處理階段。1高通平滑、低通銳化平滑模糊、銳化突出圖像細節(jié)2濾波器還有帶通、帶阻等形式3根據(jù)噪聲椒鹽噪聲、高斯噪聲…的不同選用不同的濾波4鄰域有4-鄰域、對角鄰域、8-鄰域相對應的有鄰接即空間上相鄰、像素灰度相似5圖像邊緣處理忽略不處理、補充、循環(huán)使用6目前尚未圖像處理大多基于灰度圖像圖像增強是一種必要的和不可缺少的技術,增加數(shù)字的質量圖像。的主要任務是生成一個新的圖像中每個像素強度值使用轉換函數(shù)在輸入圖像接收每個像素的強度值。擬議的傳遞函數(shù)研究被稱為區(qū)域相似性傳遞函數(shù)(RSTF)認為密度分布相似相鄰像素之間。蜻蜓算法(DA)直觀的優(yōu)化技術,這是首選工程應用中,已被用于優(yōu)化提出了傳遞函數(shù)的參數(shù)值。?二、部分源代碼% Using the Regional Similarity Transformation Function and Dragonfly Algorithm.%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%THIS IS A DEMO FOR NOVEL IMAGE ENHANCEMENT USING GRAV脻TAT脻ONAL SEARCH ALGORITHMclc;clear all;close all;%READ IMAGEiimread(‘test5.bmp’);iimresize(i,1);%--------------------------------------------------------------------------%GLOBAL MEANfrekanszeros(256,1);% It records by counting how many times each pixel value is.for k1:size(i,1)for l1:size(i,2)valuei(k,l); frekans(value1)frekans(value1)1; endenddegermax(frekans);for k1:256if degerfrekans(k)Dk;endendDdouble(D/255);image im2double(i);global_mean D;%--------------------------------------------------------------------------% LOCAL MEANBmean mean_n(image);%--------------------------------------------------------------------------%SIMILARITY[S]similarity(i);Bdouble(S);%--------------------------C std_n(image,Bmean);im_size size(image);%-------------------------------------------------------------------------%OPTIMIZATION PARAMETERSN15; % Agent number;Max_iteration15;%-------------------------------------------------------------------------%CALL FUNCTION[parameters Fbest BestChart MeanChart] GSA_enhancement2(image,global_mean,B,C,im_size, N, Max_iteration);enh trans(i,image, B, C, global_mean, parameters(1),parameters(2),parameters(3),parameters(4) );figure;subplot(121)imshow(image);title(‘原圖’)subplot(122)imshow(enh);title(‘GSA增強后的灰度圖’)?三、運行結果?四、matlab版本及參考文獻1 matlab版本2014a2 參考文獻[1] 蔡利梅.MATLAB圖像處理——理論、算法與實例分析[M].清華大學出版社2020.[2]楊丹,趙海濱,龍哲.MATLAB圖像處理實例詳解[M].清華大學出版社2013.[3]周品.MATLAB圖像處理與圖形用戶界面設計[M].清華大學出版社2013.[4]劉成龍.精通MATLAB圖像處理[M].清華大學出版社2015.3 備注簡介此部分摘自互聯(lián)網(wǎng)僅供參考若侵權聯(lián)系刪除 仿真咨詢1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用生產(chǎn)調度、經(jīng)濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化2 機器學習和深度學習方面卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN、LSTM、支持向量機SVM、最小二乘支持向量機LSSVM、極限學習機ELM、核極限學習機KELM、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷3 圖像處理方面圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知4 路徑規(guī)劃方面旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化5 無人機應用方面無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配6 無線傳感器定位及布局方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化7 信號處理方面信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化8 電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置9 元胞自動機方面交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長10 雷達方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合 【圖像增強】基于matlab區(qū)域相似變換函數(shù)和蜻蜓算法灰度圖像增強【含Matlab源碼 089期】
歡迎來到海神之光博客之家?博主簡介熱愛科研的Matlab仿真開發(fā)者修心和技術同步精進個人主頁海神之光代碼獲取方式海神之光Matlab王者學習之路—代碼獲取方式??座右銘行百里者半于九十。更多Matlab圖像處理仿真內容點擊①Matlab圖像處理進階版②付費專欄Matlab圖像處理初級版??關注CSDN海神之光更多資源等你來?一、圖像增強技術簡介1圖像增強圖像增強是對圖像的某些特征如邊緣、輪廓、對比度等進行強調或銳化以便于顯示、觀察或進一步分析與處理。通過對圖像的特定加工將被處理的圖像轉化為對具體應用來說視覺質量和效果更“好”或更“有用”的圖像。圖像增強是最基本最常用的圖像處理技術常用于其他圖像處理的預處理階段。1高通平滑、低通銳化平滑模糊、銳化突出圖像細節(jié)2濾波器還有帶通、帶阻等形式3根據(jù)噪聲椒鹽噪聲、高斯噪聲…的不同選用不同的濾波4鄰域有4-鄰域、對角鄰域、8-鄰域相對應的有鄰接即空間上相鄰、像素灰度相似5圖像邊緣處理忽略不處理、補充、循環(huán)使用6目前尚未圖像處理大多基于灰度圖像圖像增強是一種必要的和不可缺少的技術,增加數(shù)字的質量圖像。的主要任務是生成一個新的圖像中每個像素強度值使用轉換函數(shù)在輸入圖像接收每個像素的強度值。擬議的傳遞函數(shù)研究被稱為區(qū)域相似性傳遞函數(shù)(RSTF)認為密度分布相似相鄰像素之間。蜻蜓算法(DA)直觀的優(yōu)化技術,這是首選工程應用中,已被用于優(yōu)化提出了傳遞函數(shù)的參數(shù)值。?二、部分源代碼% Using the Regional Similarity Transformation Function and Dragonfly Algorithm.%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%THIS IS A DEMO FOR NOVEL IMAGE ENHANCEMENT USING GRAV脻TAT脻ONAL SEARCH ALGORITHMclc;clear all;close all;%READ IMAGEiimread(‘test5.bmp’);iimresize(i,1);%--------------------------------------------------------------------------%GLOBAL MEANfrekanszeros(256,1);% It records by counting how many times each pixel value is.for k1:size(i,1)for l1:size(i,2)valuei(k,l); frekans(value1)frekans(value1)1; endenddegermax(frekans);for k1:256if degerfrekans(k)Dk;endendDdouble(D/255);image im2double(i);global_mean D;%--------------------------------------------------------------------------% LOCAL MEANBmean mean_n(image);%--------------------------------------------------------------------------%SIMILARITY[S]similarity(i);Bdouble(S);%--------------------------C std_n(image,Bmean);im_size size(image);%-------------------------------------------------------------------------%OPTIMIZATION PARAMETERSN15; % Agent number;Max_iteration15;%-------------------------------------------------------------------------%CALL FUNCTION[parameters Fbest BestChart MeanChart] GSA_enhancement2(image,global_mean,B,C,im_size, N, Max_iteration);enh trans(i,image, B, C, global_mean, parameters(1),parameters(2),parameters(3),parameters(4) );figure;subplot(121)imshow(image);title(‘原圖’)subplot(122)imshow(enh);title(‘GSA增強后的灰度圖’)?三、運行結果?四、matlab版本及參考文獻1 matlab版本2014a2 參考文獻[1] 蔡利梅.MATLAB圖像處理——理論、算法與實例分析[M].清華大學出版社2020.[2]楊丹,趙海濱,龍哲.MATLAB圖像處理實例詳解[M].清華大學出版社2013.[3]周品.MATLAB圖像處理與圖形用戶界面設計[M].清華大學出版社2013.[4]劉成龍.精通MATLAB圖像處理[M].清華大學出版社2015.3 備注簡介此部分摘自互聯(lián)網(wǎng)僅供參考若侵權聯(lián)系刪除 仿真咨詢1 各類智能優(yōu)化算法改進及應用生產(chǎn)調度、經(jīng)濟調度、裝配線調度、充電優(yōu)化、車間調度、發(fā)車優(yōu)化、水庫調度、三維裝箱、物流選址、貨位優(yōu)化、公交排班優(yōu)化、充電樁布局優(yōu)化、車間布局優(yōu)化、集裝箱船配載優(yōu)化、水泵組合優(yōu)化、解醫(yī)療資源分配優(yōu)化、設施布局優(yōu)化、可視域基站和無人機選址優(yōu)化2 機器學習和深度學習方面卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN、LSTM、支持向量機SVM、最小二乘支持向量機LSSVM、極限學習機ELM、核極限學習機KELM、BP、RBF、寬度學習、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN實現(xiàn)風電預測、光伏預測、電池壽命預測、輻射源識別、交通流預測、負荷預測、股價預測、PM2.5濃度預測、電池健康狀態(tài)預測、水體光學參數(shù)反演、NLOS信號識別、地鐵停車精準預測、變壓器故障診斷3 圖像處理方面圖像識別、圖像分割、圖像檢測、圖像隱藏、圖像配準、圖像拼接、圖像融合、圖像增強、圖像壓縮感知4 路徑規(guī)劃方面旅行商問題TSP、車輛路徑問題VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等、無人機三維路徑規(guī)劃、無人機協(xié)同、無人機編隊、機器人路徑規(guī)劃、柵格地圖路徑規(guī)劃、多式聯(lián)運運輸問題、車輛協(xié)同無人機路徑規(guī)劃、天線線性陣列分布優(yōu)化、車間布局優(yōu)化5 無人機應用方面無人機路徑規(guī)劃、無人機控制、無人機編隊、無人機協(xié)同、無人機任務分配6 無線傳感器定位及布局方面?zhèn)鞲衅鞑渴饍?yōu)化、通信協(xié)議優(yōu)化、路由優(yōu)化、目標定位優(yōu)化、Dv-Hop定位優(yōu)化、Leach協(xié)議優(yōu)化、WSN覆蓋優(yōu)化、組播優(yōu)化、RSSI定位優(yōu)化7 信號處理方面信號識別、信號加密、信號去噪、信號增強、雷達信號處理、信號水印嵌入提取、肌電信號、腦電信號、信號配時優(yōu)化8 電力系統(tǒng)方面微電網(wǎng)優(yōu)化、無功優(yōu)化、配電網(wǎng)重構、儲能配置9 元胞自動機方面交通流 人群疏散 病毒擴散 晶體生長10 雷達方面卡爾曼濾波跟蹤、航跡關聯(lián)、航跡融合