【图像增强】基于麻雀搜索算法与非完全beta函数的自适应图像增强算法Matlab代码

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简介: 【图像增强】基于麻雀搜索算法与非完全beta函数的自适应图像增强算法Matlab代码

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⛄ 内容介绍

针对传统光电图像灰度处理和分析技术存在计算复杂度大和处理效果欠佳的问题,文章提出了基于麻雀搜索算法(SSA)与不完全函数的Beta光电图像自适应增强.有效地实现了光电图像的自适应增强.

⛄ 部分代码

%_________________________________________________________________________%

% 麻雀优化算法             %

%_________________________________________________________________________%

function [Best_pos,Best_score,curve]=SSA(pop,Max_iter,lb,ub,dim,fobj)


ST = 0.6;%预警值

PD = 0.7;%发现者的比列,剩下的是加入者

SD = 0.2;%意识到有危险麻雀的比重


PDNumber = round(pop*PD); %发现者数量

SDNumber = round(pop*SD);%意识到有危险麻雀数量

if(max(size(ub)) == 1)

  ub = ub.*ones(1,dim);

  lb = lb.*ones(1,dim);  

end


%种群初始化

X0=initialization(pop,dim,ub,lb);

X = X0;

%计算初始适应度值

fitness = zeros(1,pop);

for i = 1:pop

  fitness(i) =  fobj(X(i,:));

end

[fitness, index]= sort(fitness);%排序

BestF = fitness(1);

WorstF = fitness(end);

GBestF = fitness(1);%全局最优适应度值

for i = 1:pop

   X(i,:) = X0(index(i),:);

end

curve=zeros(1,Max_iter);

GBestX = X(1,:);%全局最优位置

X_new = X;

for i = 1: Max_iter

   

   BestF = fitness(1);

   WorstF = fitness(end);


   

   R2 = rand(1);

  for j = 1:PDNumber

     if(R2<ST)

         X_new(j,:) = X(j,:).*exp(-j/(rand(1)*Max_iter));

     else

         X_new(j,:) = X(j,:) + randn()*ones(1,dim);

     end    

  end

  for j = PDNumber+1:pop

%        if(j>(pop/2))

       if(j>(pop - PDNumber)/2 + PDNumber)

         X_new(j,:)= randn().*exp((X(end,:) - X(j,:))/j^2);

      else

         %产生-1,1的随机数

         A = ones(1,dim);

         for a = 1:dim

           if(rand()>0.5)

               A(a) = -1;

           end

         end

         AA = A'*inv(A*A');    

         X_new(j,:)= X(1,:) + abs(X(j,:) - X(1,:)).*AA';

      end

  end

  Temp = randperm(pop);

  SDchooseIndex = Temp(1:SDNumber);

  for j = 1:SDNumber

      if(fitness(SDchooseIndex(j))>BestF)

          X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(1,:) + randn().*abs(X(SDchooseIndex(j),:) - X(1,:));

      elseif(fitness(SDchooseIndex(j))== BestF)

          K = 2*rand() -1;

          X_new(SDchooseIndex(j),:) = X(SDchooseIndex(j),:) + K.*(abs( X(SDchooseIndex(j),:) - X(end,:))./(fitness(SDchooseIndex(j)) - fitness(end) + 10^-8));

      end

  end

  %边界控制

  for j = 1:pop

      for a = 1: dim

          if(X_new(j,a)>ub(a))

              X_new(j,a) =ub(a);

          end

          if(X_new(j,a)<lb(a))

              X_new(j,a) =lb(a);

          end

      end

  end

  %更新位置

  for j=1:pop

   fitness_new(j) = fobj(X_new(j,:));

  end

  for j = 1:pop

   if(fitness_new(j) < GBestF)

      GBestF = fitness_new(j);

       GBestX = X_new(j,:);  

   end

  end

  X = X_new;

  fitness = fitness_new;

   %排序更新

  [fitness, index]= sort(fitness);%排序

  BestF = fitness(1);

  WorstF = fitness(end);

  for j = 1:pop

     X(j,:) = X(index(j),:);

  end

  curve(i) = GBestF;

end

Best_pos =GBestX;

Best_score = curve(end);

end

⛄ 运行结果

⛄ 参考文献

[1]吴学梅, 牟莉. 基于改进麻雀算法的图像自适应增强方法[J]. 单片机与嵌入式系统应用, 2022, 22(7):4.

[2]田义云, 张建秋. 基于ISSA与不完全Beta函数的光电图像自适应增强方法[J]. 赤峰学院学报:自然科学版, 2021, 37(10):5.

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