13、白蚁群优化算法在卫星图像对比度增强中的应用

白蚁群优化算法在卫星图像对比度增强中的应用

1. 白蚁群优化算法（TCO）概述

蚁群优化算法（ACO）和粒子群优化算法（PCO）都是基于群体的优化算法。白蚁群优化算法（TCO）是一种受群体和蚁群智能启发的进化计算算法，它与ACO和PCO有相似之处。白蚁的行为与蚂蚁类似，它们会跟随信息素的痕迹，并朝着之前的最佳位置移动，以在搜索空间中找到最优问题的最佳可能位置。

1.1 基本原理

在图像增强问题中，假设白蚁在蚁群中的初始位置为 $i$，白蚁从像素 $i$ 选择到像素 $j$ 的路线的概率为：
[
\tau_{ij} = \frac{\tau_{ij}^{\alpha}d_{ij}^{\beta}}{\sum_{i,j = 1}^{n}\tau_{ij}^{\alpha}d_{ij}^{\beta}}
]
其中，$\alpha$ 控制信息素强度的相对蒸发或延迟，$\beta$ 控制期望决策，$\tau_{ij}$ 表示与边 $(i, j)$ 相关的信息素浓度，$d_{ij}$ 是边 $(i, j)$ 的期望度。

信息素会随着时间蒸发，其更新公式为：
[
\tau_{ij}(t + 1) = (1 - \gamma)\tau_{ij}(t) + \delta\tau_{ij}(t)
]
其中，$\gamma \in [0, 1]$ 是信息素强度的衰减率，$\delta\tau_{ij}(t)$ 是白蚁在时间 $t$ 沿着路线 $i$ 到 $j$ 时沉积的信息素量。

1.2 算法步骤

TCO算法的基本步骤如下：
1. 初始化群体的权