基于引力搜索算法实现图像灰度增强

最新推荐文章于 2025-11-26 15:49:07 发布
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文章标签： 计算机视觉 图像处理 人工智能 matlab
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本文介绍了利用引力搜索算法进行图像灰度增强的方法，通过matlab代码实现，提高图像对比度和清晰度，适用于不同灰度图像处理。

基于引力搜索算法实现图像灰度增强

图像的灰度增强是图像处理中常用的一种技术，它能够使图像的对比度更加明显，图像细节更加清晰。本文将介绍一种基于引力搜索算法实现的灰度图像增强方法，并提供相应的matlab代码。

引力搜索算法是一种新兴的优化算法，它模仿物理学中引力相互作用的规律，在搜索过程中不断地调整粒子位置，以达到最优解。在图像增强中，利用引力搜索算法可以找到最佳的灰度偏移值。

以下是基于引力搜索算法实现的灰度图像增强的matlab代码：

clc;
clear;
close all;

% 读取图像
I = imread('lena.jpg');
I = im2dou
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【图像增强】基于引力搜索算法实现灰度图像增强附matlab代码
qq_59747472的博客
02-12 899
1 简介 提出了基于引力搜索(GSA)的图像增强方法来解决图像增强搜寻过程中单一优化算法局部搜索能力不强的问题.​ 2 部分代码 %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% function [S]= similarity(x) [xlen ylen] =size(x); S=zeros(xlen, ylen); for i=2:1:xlen-1
基于引力搜索算法的灰度图像增强附带 MATLAB 代码
学习使你进步。
09-08 144
基于引力搜索算法的灰度图像增强附带 MATLAB 代码灰度图像增强是数字图像处理中的重要任务之一，它可以改善图像的质量和视觉效果。引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm，简称GSA）是一种基于自然界引力作用的优化算法，可以应用于图像增强的问题。在本文中，我们将介绍如何使用引力搜索算法实现灰度图像增强，并提供相应的 MATLAB 代码。引力搜索算法的基本原理是模拟物体间的引力相互作用。在图像增强中，我们可以将图像看作是由像素点组成的物体系统。每个像素点都具有质量和位置，像素
基于引力搜索算法优化的Kmeans图像分割
Jack旭的博客
08-01 395
摘要：基于引力搜索优化K-means图像分割算法。
基于引力搜索算法优化的灰度熵图像多阈值分割
Jack旭的博客
10-14 933
阅读此文章前，请阅读《图像分割：直方图区域划分及信息统计介绍》了解基础知识，相关公式含义。
基于引力搜索算法的Otsu图像多阈值分割（python）
图像算法打怪的博客
01-14 722
摘要：Otsu 方法是应用最广泛的图像分割法之一，该方法也叫最大类间方法阈值分割法，选择分割阈值的标准是图像的类间方差达到最大或者类内方差最小。Otsu 阈值分割法可以从单阈值扩展到多级阈值分割，多阈值分割图像时采用多个不同的阈值将图像分割为多个不同的区域或目标。将智能算法应用于多阈值的寻找，能大大加快算法的速度。
基于引力搜索算法优化的二维otsu图像分割
Jack旭的博客
08-21 729
摘要：1维Otsu法根据1维直方图来确定分割阈值，由于未考虑像素点邻域平均灰度值导致确定的分割阈值不准确，造成图像分割不正确，因研究人员提出了一种2维Otsu分割法。结合引力搜索寻优能够得到较好的分割结果。
基于引力搜索算法优化的otsu图像多阈值分割
Jack旭的博客
08-11 425
摘要：Otsu 方法是应用最广泛的图像分割法之一，该方法也叫最大类间方法阈值分割法，选择分割阈值的标准是图像的类间方差达到最大或者类内方差最小。Otsu 阈值分割法可以从单阈值扩展到多级阈值分割，多阈值分割图像时采用多个不同的阈值将图像分割为多个不同的区域或目标。将智能算法应用于多阈值的寻找，能大大加快算法的速度。
智能优化算法应用：基于引力搜索算法与双伽马校正的图像自适应增强算法
Jack旭的博客
02-23 297
摘要：本文主要介绍基于引力搜索算法与双伽马校正的图像自适应增强算法。
【图像分割】基于收缩系数的粒子群混合引力搜索算法多级图像阈值分割算法研究附matlab代码
matlab_dingdang的博客
12-29 414
图像分割是图像处理中的关键步骤之一。实际上，它处理的是根据像素强度将图像划分为不同的类别。这项工作介绍了一种基于收缩系数的粒子群优化和引力搜索算法 (CPSOGSA) 的新图像分割方法。图像的随机样本充当 CPSOGSA 算法的搜索代理。使用 Kapur 的熵方法确定最佳阈值数量。CPSOGSA 在图像分割中的有效性和适用性是通过将其应用于 USC-SIPI 图像数据库中的五个标准图像，即 Aeroplane、Cameraman、Clock、Lena 和 Pirate 来实现的。
【图像分割】基于收缩系数的粒子群混合引力搜索算法多级图像阈值分割算法研究附matlab代码 上传.zip
12-28
本文档集中探讨了一种特定的图像分割方法——基于收缩系数的粒子群混合引力搜索算法（Contractive Coefficient-based Particle Swarm Optimization and Gravitational Search Algorithm，简称CPSOGSA）用于多级图像...
【图像处理】基于收缩系数的粒子群优化和引力搜索算法的多级图像阈值研究【CPSOGSA】附Matlab代码.rar
04-18
本研究提出了基于收缩系数的粒子群优化（Particle Swarm Optimization, PSO）和引力搜索算法（Gravitational Search Algorithm, GSA）相结合的多级图像阈值化方法，简称CPSOGSA。粒子群优化是一种模拟鸟群觅食行为的...
第二部分：感知篇——汽车的“眼睛”与“耳朵”（第5章：环境感知与理解——从“看见”到“看懂”）
qq_45297996的博客
11-23 95
传感器让汽车拥有了“视觉”，但看到的只是一堆原始数据：摄像头得到的是五彩斑斓的像素点阵列；比如，所有属于“道路”的像素被标记为一种颜色，所有“天空”的像素是另一种颜色，“车辆”又是另一种颜色。MOT的任务就是为每个检测到的物体分配一个唯一的ID，并在连续的帧中持续地跟踪这个ID，形成一条条运动轨迹。如示意图第三行左图所示，原始图像被分割成了不同颜色的区域：灰色的道路、绿色的植被、深蓝色的车辆、红色的行人等。对于不规则形状的物体（如行人、自行车），分割能提供比矩形框更精确的轮廓，有助于更安全的碰撞风险评估。
OpenCV 第13课 图像处理之Harris角点检测算法（一）
嵌入式老牛的博客
11-23 300
在通常意义上说，角点就是极值点，即在某方面属性特别突出的点，是在某些属性上强度最大或最小的鼓励点，线段的终点。对于图像而言，其是物体轮廓线的连接点。因此，角点的定义有两个版本：一是两条边缘的交点，二是邻域内具有两个主方向的特征点。一般而言，角点是边缘曲线上曲率为极大值的点，或图像亮度发生剧烈变化的点。
C++高性能图像处理服务与OpenCV并行优化实战分享：成都智能安防与实时监控落地经验
2501_94182306的博客
11-23 917
多线程 + 线程池 + OpenCV 并行是高性能关键**算法优化（ROI、灰度、量化）**显著降低计算量GPU 协同 CPU可进一步提升吞吐缓存与无锁队列保证多路视频流稳定监控与告警体系确保长时间运行通过该架构，成都项目实现了多路高清视频实时分析和告警，系统延迟低、吞吐高、稳定可靠，满足智能安防现场严格的实时性需求。
基于学习的人工智能（1）为什么学习？
致力于大数据+AI 的应用创新。
11-24 270
学习是人类最重要的认知活动之一，贯穿我们的一生。出生后，我们无时无刻不在学习：从父母那里学说话，自己尝试走路，从小伙伴那里学会折纸飞机，从老师那里学到语文、数学等各种知识。研究人员始终将光源和风扇放在同一侧，经由学习，玉米幼苗逐渐学会了“有风的地方就会有光”的规律。之后，研究人员移去光源，并改变风扇方向，玉米幼苗依然按照所学知识，向风扇方向生长。1959 年，美国计算机学家亚瑟·塞缪尔设计了一款可以自我学习的跳棋程序，并将这一新方法称为“机器学习”，从而开启了机器自我学习的道路。
三大空间信息焕新：辉视让酒店服务、教育通知、监所管控更智能高效
CalebLXL的博客
11-24 692
走访这些场所后我发现，系统的真正价值不在于那些炫目的屏幕，而在于它构建了一套"空间信息免疫系统"——就像人体淋巴网络般，能智能识别各区域的信息需求，精准输送"营养"，快速清除"毒素"。当我们在酒店大堂不再错过末班机场大巴，在学校走廊偶遇恰好需要的竞赛通知，甚至在高墙内获得规整的信息权时，或许该重新思考：所谓智能化，本质是对空间信息代谢效率的一次外科手术式改造。这种荒诞的割裂感，正是传统信息分发模式崩溃的缩影——直到我最近走访数家采用辉视系统的场所，才意识到我们早已进入"精准信息触达"的新纪元。
（116页PPT）关于5G和新基建赋能智慧工地整体解决方案（附下载方式）
2501_92808811的博客
11-25 425
在整体架构方面，方案以“5G智慧工地平台”为核心，依托多类感知设备（如传感器、摄像头、AI眼镜、智能安全帽等）采集数据，通过5G网络实时回传至云平台，再借助大数据、云计算、人工智能等技术进行分析处理，最终在PC、手机、监控大屏等多终端进行可视化展示。此外，文件还详细列举了传统智慧工地子系统（如深基坑监测、升降机监控、扬尘噪音监测、智能水电计量等）的功能与部署方式，并补充了如5G企业专网、实测机器人、智慧科技体验中心等延伸应用，体现出方案的系统性与前瞻性。详细资料请看本解读文章的最后内容。
信息检索13
最新发布
2301_80828873的博客
11-26 887
最近邻检索的方法，PQ，IVF,HNSW
RAG 的诞生：为了让 AI 不再“乱编”
weixin_44876263的博客
11-24 638
RAG全称，中文为“检索增强生成”。其核心思想是：在生成答案时，不仅依赖大模型内部的训练知识，还能够实时访问外部知识库或文档，从而生成更加准确和可靠的内容。就像一个学生回答问题，不仅依靠自己记忆，还会去图书馆查资料，然后结合记忆和查到的资料回答问题。你问模型：“请告诉我最新的新能源补贴政策。纯模型可能只靠训练记忆，回答的是过时或模糊的信息。RAG 模型会先去查最新政策文件，再结合训练知识生成答案，因此更准确。检索资料：先找到相关文档或信息。结合生成：把找到的资料和问题一起输入模型，让模型生成答案。
基于粒子群和重力搜索算法的图像多级阈值分割技术
资源摘要信息:"该资源是一份名为‘【图像分割】基于压缩系数的粒子群和重力搜索算法实现图像的多级阈值分割matlab源码.zip’的压缩文件，其中包含了相关的pdf格式文档。文件标题指明了该资源主要涉及图像处理领域中...
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