改进蝙蝠算法在纸病图像增强中的应用

摘要

为了辨识低照度条件下纸病图像的背景区域和纸病区域,提出一种基于蝙蝠算法优化的纸病图像增强方法。首先采用混沌映射和引力搜索算法分别更新个体响度、脉冲发射率和个体速度改进蝙蝠算法,然后将改进后的蝙蝠算法搜索伽马变换的最佳参数γ,利用该γ值调整图像灰度,提高图像对比度。结果表明,与基于传统直方图均衡算法的纸病增强算法、基于限制对比度自适应直方图均衡算法的纸病图像增强算法、基于标准蝙蝠算法优化的纸病图像增强算法、基于混沌蝙蝠算法优化的纸病图像增强算法相比,本文算法的对比度、灰度方差乘积函数、均值大小都有所提升,增强效果为所有对比算法中最优。