基于matlab PSO寻优ACE算法之图像增强

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% ]' m8 C/ r! }% S+ S* q" Q一、简介
将ace增强后的图像信息熵与图像标准差的乘积作为目标函数, ace的增益因子a作为待寻优的变量；
) s% O3 q) o4 T# y6 T5 B1 h. ], s使用pso算法对ace的增益因子a进行寻优，并返回最优的增益因子；
将最优增益代入ace算法中，对图像进行增强；
% R2 r/ t5 H; z5 G( w采用引导滤波对增强后的图像进行降噪，提高可视化效果；

" C; j6 B% e5 g* b8 A# d. X
二、源代码

• %% PSO_ACE
• % date: 2020_08
• % Author: X
• % function: 图像增强，(1) PSO优化ACE增益因子 (2) 引导滤波降噪
• %% 初始化
• addpath(genpath(pwd));
• clear;
• clc;
• close all;
• warning('off')
• %% 定义全局变量
• global meanimg stdimg I img
• I = rgb2ycbcr(imread('test2.jpg'));% 将图片转换到ycbcr空间
• img = double(I(:,:,1));
• % 求局部均值
• filter = fspecial('average',3);
• meanimg = imfilter(img,filter);
• % figure;imshow(meanimg/255,[]);
• % 求局部标准差
• stdimg = stdfilt(img);
• % temp = stdfilt(img(:,:,1));
• %% PSO 寻优
• a_range=[0,1]; % 参数x变化范围(这里寻优的是ACE算法中的增益因子a)
• range = [a_range];
• Max_V = 0.2*(a_range(:,2)-a_range(:,1)); % 最大速度取变化范围的10%~20%
• n=1; % 待优化函数的维数
• psoparams = [10 200 10 2 2 0.8 0.2 1500 1e-25 200 NaN 0 0]; % 参数配置，详细查看pso工具箱使用文档
• Bestarray = pso_Trelea_vectorized('obj_func', n, Max_V, range, 1, psoparams); % 调用PSO寻优，返回最优参数以及最优函数值
• %% 输出增强后的图像(将获得增益因子代入ACE)
• D = mean(meanimg(：));
• c = Bestarray(1)*D./(stdimg);
• c(c>10) = 3;
• result = meanimg + c.*(img - meanimg);
• MIN = min(min(result));
• MAX = max(max(result));
• result = (result - MIN)/(MAX - MIN);
• result = adapthisteq(result);
• I(:,:,1) = result*255;
• result_img = ycbcr2rgb(I);
• figure;imshow(result_img);
• title('PSO\_ACE');
• %% 引导滤波降噪
• [r,c,b]=size(I);
• x = reshape(result_img,[r*c b]);
• x = compute_mapping(x,'PCA',1); % 对原图进行PCA降维
• guidance = reshape(x, r, c)/255; % 获得引导图像
• result_img = double(result_img)/255;
• r = 5; % 滤波半径
• eps = 0.005; % 滤波正则化参数
• for i = 1:3
•     result_img_GD(:,:,i) =  guidedfilter(guidance, result_img(:,:,i), r, eps); % 引导滤波
• end
• figure;imshow(result_img_GD,[]);
• title('PSO\_ACE\_GD'); % 显示滤波后的图像
  

         
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  I4 }, Y% r/ z3 F8 L4 D5 P( V( I三、运行结果
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