基于区域相似变换函数和蜻蜓算法实现图像增强

最新推荐文章于 2025-06-17 14:41:04 发布
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文章标签： 算法 计算机视觉 图像处理 matlab
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本文介绍了一种结合区域相似变换函数（RSF）和蜻蜓算法的灰度图像增强方法。通过RSF调整图像局部区域相似性，再用蜻蜓算法优化权重参数，以提高图像对比度和清晰度。最终，通过Matlab实现并展示了这种方法的优势。

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基于区域相似变换函数和蜻蜓算法实现图像增强

图像增强是数字图像处理中的一项基本任务，旨在改善图像质量、增强有用信息并减少噪声。其中，灰度图像增强是最常见的任务之一，其目的是增强图像的对比度和清晰度，以便更好地显示和分析图像数据。本文基于区域相似变换函数和蜻蜓算法，提出了一种用于灰度图像增强的方法，并使用Matlab代码演示了具体实现过程。

一、区域相似变换函数

区域相似变换函数（RSF）是一种非线性滤波方法，可以通过调整图像局部区域之间的相似性来增强图像。RSF的核心思想是将图像中的每个像素替换为其周围邻域像素的加权平均值，其中权重由该像素与相邻像素之间的相似度决定。具体而言，RSF计算公式如下：

f ( x , y ) =

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基于区域相似变换函数和蜻蜓算法的灰度图像增强
weixin_50547796的博客
09-26 65
区域相似变换函数（Region Similarity Transform, RST）是一种基于图像局部特征的图像变换方法，它利用图像中的局部区域相似性来调整图像的对比度和亮度，从而实现图像增强，蜻蜓算法是一种基于仿生智能的优化算法，通过模拟蜻蜓在搜索食物时的行为规律来寻找最优解。以上代码实现了基于区域相似变换函数和蜻蜓算法的灰度图像增强，首先将输入图像转换为灰度图像，并进行直方图均衡化，然后使用局部对比度增强方法对图像进行增强，最后利用蜻蜓算法对局部对比度增强后的图像进行优化，得到最终的增强图像。
基于Matlab区域相似变换函数和蜻蜓算法的灰度图像增强
TechRoar的博客
08-10 105
该函数是Matlab中的一种图像处理函数，它能够以相似的方式对图像进行变换。在本文中，我们将利用区域相似变换函数来调整图像的亮度和对比度，从而达到增强图像的目的。接着，我们需要介绍蜻蜓算法。在本文中，我们将利用蜻蜓算法来寻找灰度图像的最佳参数组合，以实现图像的增强。本文将介绍利用Matlab的区域相似变换函数和蜻蜓算法来对灰度图像进行增强的方法。综上所述，本文介绍了如何使用Matlab的区域相似变换函数和蜻蜓算法来对灰度图像进行增强。接着，我们可以使用区域相似变换函数来调整图像的亮度和对比度。
【图像增强】基于区域相似变换函数和蜻蜓算法实现灰度图像增强附Matlab代码
qq_59747472的博客
01-14 301
1 简介 Image enhancement is a necessary and indispensable technique for increasing the quality of digital images. The main task is to generate a new intensity value for each pixel in the image using a transformation function after the input image receives t
【图像增强】基于区域相似变换函数和蜻蜓算法的灰度图像增强
Matlab_dashi的博客
07-09 59
　　图像增强是一种必要的和不可缺少的技术,增加数字的质量图像。的主要任务是生成一个新的图像中每个像素强度值使用转换函数在输入图像接收每个像素的强度值。拟议的传递函数研究被称为区域相似性传递函数(RSTF)认为密度分布相似相邻像素之间。蜻蜓算法(DA)直观的优化技术,这是首选工程应用中,已被用于优化提出了传递函数的参数值。...
【图像增强】基于区域相似变换函数和蜻蜓算法实现灰度图像增强附Matlab代码...
m0_60703264的博客
01-13 48
1 简介Image enhancement is a necessary and indispensable technique for increasing the quality of digital images. The main task is to generate a new intensity value ...
【图像增强】区域相似变换函数和蜻蜓算法灰度图像增强【含Matlab源码 089期】
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01-22 1005
区域相似变换函数和蜻蜓算法灰度图像增强 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
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01-23 804
区域相似变换函数和蜻蜓算法灰度图像增强 完整代码，直接运行，适合小白！可提供运行操作视频！
算法优化：基于改进的YOLO检测和双边分割网络实时识别
gzq0723的博客
06-05 583
这种紧凑且集成化的设备设置，使得所提出的煤岩识别模型能够直接应用于实际煤岩监测场景，提供智能图像分析支持，助力矿山生产。中可将精度损失降至最低。在四个实际煤岩工作面的实验结果证实了所提模型的有效性，展现出在煤岩图像识别中更好的准确性与效率平衡，为煤矿智能化进一步发展提供支持。优化所取得的成果，如平均帧率大幅提高以及标准差降低，进一步增强了该模型在实际采煤工作面的适用性，并为煤矿智能化的进一步发展提供了支持。次操作，支持开发的煤岩图像语义分割模型直接在设备上运行，实现对采集图像的实时处理和分析。
python图像处理实战（三）—图像几何变换
m0_52051577的博客
06-18 7038
图像几何变换就是在不改变图像像素值的前提下，对图像进行像素变换的处理。通常几何变换可以用来解决由成像的角度、透视位置不合预期等问题。比如拍摄的斜着的路牌，如果我们在只能对现有的照片进行处理的情况下又想要从侧面看到路牌上的字体，那么此时就要用到几何变换。
【图像增强】基于区域相似变换函数和蜻蜓算法实现灰度图像增强附Matlab代码.zip
01-15
【图像增强】基于区域相似变换函数和蜻蜓算法实现灰度图像增强附Matlab代码.zip这个压缩包文件涉及了图像处理领域的一个重要话题——图像增强，以及一种优化算法——蜻蜓算法。在图像处理中，图像增强是提高图像视觉...
【图像增强】基于matlab区域相似变换函数和蜻蜓算法灰度图像增强【含Matlab源码 089期】.md
10-14
优快云 Matlab武动乾坤上传的资料均...图像增强： 同态增晰图像增强、萤火虫算法图像增强、 图像去雾:直方图均衡化+Retinex理论图像去雾、暗通道图像去雾、偏振水下模糊图像去雾、双边滤波图像去雾、颜色衰减先验图像去雾
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11-17
调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击...
两个有序数组合并成一个 （归并算法的合并实现，同时也是双指针方法的典型例）
chenxuefeng_accp的专栏
06-16 728
摘要：归并排序采用"分治"策略，先递归拆分数组至单个元素，再通过合并有序子数组完成排序。核心操作是双指针法合并两个有序数组：比较指针元素，较小者加入结果，剩余元素直接追加。合并时间复杂度为O(m+n)，整体排序复杂度O(nlogn)。示例展示了Java实现代码，包括merge函数和递归调用过程。该算法空间复杂度O(n)，适用于链表和外部排序，面试需突出其稳定性和分治思想。
440. 字典序的第K小数字
weixin_45256307的博客
06-16 191
440. 字典序的第K小数字
用Java实现常见排序算法详解
m0_66884848的博客
06-13 1177
本文介绍了6种常见排序算法的Java实现，包括冒泡、选择、插入排序等基础算法，以及快速、归并、堆排序等高效算法。对每种算法从基本思想、时间复杂度分析和Java代码实现三个方面进行详细说明，展示了排序算法的核心逻辑和性能特点。这些排序方法在计算机科学中具有广泛应用，理解其原理和实现有助于提升编程能力和算法思维。
Numpy二维数组分块求和算法
最新发布
Python作业辅导员 - 天元浪子
06-17 178
乍一听，似乎不难，细想却发现这个问题并不简单。梳理了一遍自己熟悉的知识库，numpy没有提供直接解决问题的函数，scipy的二维卷积有点似是而非。早上有同事问了一个问题：如何将m行n列二维numpy数组切成若干个u行v列的小块，并求每一小块的元素和，其中m是u的整倍数，n是v的整倍数——简单说就是二维数组分块求和问题。结果看起来是正确的，不过列表推导式本质上还是for循环，这个代码跑起来速度是个大问题。先构造一个4行6列的二维数组，再将其切分成6个2行2列的小块，并求和。这应该是最简洁、最高效的方案了。
最小费用最大流算法
u011322421的博客
06-14 586
最小费用最大流算法通过SPFA寻找费用最短增广路，使用链式前向星存储正向边和反向边。每次沿最便宜路径增广流量，更新边容量和反向边，最终获得最大流量和最小费用。该算法的核心在于反向边的"反悔"机制和贪心选择策略。时间复杂度主要取决于SPFA的执行次数，适用于解决带费用约束的网络流优化问题。
C语言二维数组的使用详解
轩宇的博客
06-13 757
二维数组是C语言中处理表格、矩阵等结构化数据的重要工具。它本质上是一种特殊的一维数组，其中每个元素又是一个一维数组。下面将详细介绍二维数组的使用方法、内存布局、访问方式及常见应用场景。
分割回文串（划分型dp）（）快速判断是否为回文串
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