【图像增强】基于粒子群优化和模拟退火的图像增强算法研究Matlab代码

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⛄ 内容介绍

由于图像中所出现的信号多出现在低分量部分,而高频分量部分易出现图像模糊的问题能得到解决,从而凸显图像中的重要信息,弱化或清除不需要的信息,以使图像更为清晰.本文选取有效且易实现的程序语言及算法,进一步增强图像构建框架,根据图像所成效果来进行程序设计以达到目的实现,并完善其功能.对图像进行检验,逐步完善整个算法程序,最终得到所需效果图.

⛄ 部分代码

%% PSO + SA Image Segmentation

% Empowering traditional clustering techniques with evolutionary

% algorithms, here two strong ones, namely particle swarm optimization and

%% Cleaning the Stage

clc;

clear;

close all;

warning('off');

%% Calculate Distance Matrix

% Create the Cluster Center 

g=reshape(centers,3,clusteres)'; 

% Create a Distance Matrix

d = pdist2(X, g); 

% Assign Clusters and Find Closest Distances

[dmin, ind] = min(d, [], 2);

% Sum of Cluster Distance

WCD = sum(dmin);

% Fitness Function of Centers Sum

z=WCD; 

% Final Segmented Image

SA_Segmented=reshape(ind,s1,s2);

PSOSAuint=uint8(SA_Segmented);

ColorSeg = labeloverlay(Gray,PSOSAuint);

%

medgray = medfilt2(SA_Segmented,[5 5]);

%

redChannel = ColorSeg(:,:,1); % Red channel

greenChannel = ColorSeg(:,:,2); % Green channel

blueChannel = ColorSeg(:,:,3); % Blue channel

medcolor1 = medfilt2(redChannel,[4 6]);

medcolor2 = medfilt2(greenChannel,[4 6]);

medcolor3 = medfilt2(blueChannel,[4 6]);

medrgb = cat(3, medcolor1, medcolor2, medcolor3);

%% Plot PSO-SA Segmented Result

disp(['Error Is: ' num2str(Error)]);

figure('units','normalized','outerposition',[0 0 1 1])

subplot(2,3,1)

subimage(MainOrg);title('Original');

subplot(2,3,2)

subimage(Gray);title('Gray');

subplot(2,3,3)

imshow(SA_Segmented,[]);

title(['PSO-SA Gray Segmented, Clusters = ' num2str(clusteres)]);

subplot(2,3,4)

imshow(ColorSeg,[]);

title(['PSO-SA Color Segmented, Clusters = ' num2str(clusteres)]);

subplot(2,3,5)

imshow(medgray,[]);

title(['PSO-SA Gray Median Filtered ']);

subplot(2,3,6)

imshow(medrgb,[]);

title(['PSO-SA Color Median Filtered']);

% That's it, GoodBye :|

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]朱逢园. 基于MATLAB的图像增强算法研究及实现[J]. 价值工程, 2020, 39(25):2.

[2]吕丹, 童创明, 钟卫军. 基于粒子群和模拟退火算法的混合算法研究[J]. 计算机工程与设计, 2011, 32(2):4.

⛄ 完整代码

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