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1 图像增强概述
图像增强就是将原来不清楚的图像变得清晰或把我们感兴趣的某些特征强调出来，以改善图像的视觉效果或便于对图像进行其他处理。图像增强技术大致可分为频域法、空域法和模糊处理三大类。其中，频域法是把原图像进行某种变换(如傅立叶变换)，在变换域中进行处理以达到增强的目的；空域法则是直接对原始图像进行处理，主要算法包括直方图均衡、直方图变换、边缘提取、平滑滤波、局部灰度和增益控制等；而模糊增强方法是将空域中的原始图像数据通过模糊化映像，然后利用特征平面中的各种性质对图像信息进行处理，最后将处理后的信息数据逆映像到空间域中去，从而获得增强后的图像。
这些传统的图像增强方法都存在诸如普适性较差、计算量较大、人工干预变换参数的选取等不足之处。因此，建立一种能根据图像灰度性质自动调节的图像自适应增强算法是非常有意义的。Tubbs提出归一化的非完全Beta函数B(a， β) ， 不同的a、β值分别对应于不同类型的图像非线性变换曲线，对各种灰度特征的图像进行调整。本文下面介绍了利用量子遗传算法进行非线性变换的参数α、β的自适应选择，最终实现灰度图像的自适应增强的方法。
% 利用量子遗传算法进行图像增强
clc,clear all;close all;
%% read picture
img=imread(‘cameraman.tif’);
% img=imresize(img,0.7);
figure(1);
imhist(img); % 原始图像直方图
img=double(img);
[row,colume]=size(img); % 图像大小
num_pixel=row*colume; % 像素个数
%% 利用QGA求最优的alpha, beta
MAX_Geneic=100; % 遗传代数
sizePopu=30; % 初始种群数目
tic;
best=QGA_Sharpen(img,MAX_Geneic,sizePopu);
disp(['The total time is ’ num2str(toc) ‘s’]);
fprintf(‘The final alpha is %f
’,best.B(1));
fprintf(‘The final beta is %f
’,best.B(2));
fprintf(‘The best fitness value is %f
’,best.fitnessVal);
%% 画出非线性函数（Beta函数）图像
x=0:0.01:1;
y=pdf(‘beta’,x,best.B(1),best.B(2));
figure(4);
plot(x,y);
%% 处理之后的图像灰度值
img_sharp=best.sharpImg;
figure(5);
imhist(uint8(img_sharp)); % 锐化后图像直方图
figure;
subplot(121)
imshow(img,[]); %
title(‘原始图像’)
subplot(122)
imshow(uint8(img_sharp));
title(‘增强图像’)% 可视化处理后图像
%imwrite(uint8(cameraman),‘test2_opt.jpg’);
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]黄蓓.量子遗传算法及其在图像自适应增强中的应用研究[D].江南大学
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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