[发明专利]果蝇算法和杜鹃搜索算法串行融合进行图像增强优化的方法有效
申请号: | 201910146092.7 | 申请日: | 2019-02-27 |
公开(公告)号: | CN109903251B | 公开(公告)日: | 2022-02-01 |
发明(设计)人: | 叶志伟;曹烨 | 申请(专利权)人: | 湖北工业大学 |
主分类号: | G06T5/00 | 分类号: | G06T5/00;G06N3/00 |
代理公司: | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 42222 | 代理人: | 魏波 |
地址: | 430068 湖北*** | 国省代码: | 湖北;42 |
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摘要: | 本发明公开了一种果蝇算法和杜鹃搜索算法串行融合进行图像增强优化的方法。初始化果蝇群体位置,给出果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向和距离,先计算果蝇个体与原点之间的距离,再计算味道浓度判定值,代入味道浓度判定函数求出该果蝇个体位置的味道浓度,求出味道浓度最高的果蝇,设置进化计算终止条件,判断最优适应度是否满足终止条件,若满足,则输出具有最优适应度的个体位置,若不满足则对群体中不满足终止条件的全部个体进行杜鹃搜索算法,产生新的群体位置,将产生的新群体位置继续返回循环操作,直到达到进化计算的终止条件,输出具有最优适应度的位置。本发明提高算法的优化效率和优化效果,是一种有实际应用价值的融合算法。 | ||
搜索关键词: | 果蝇 算法 杜鹃 搜索 串行 融合 进行 图像 增强 优化 方法 | ||
【主权项】:
1.一种果蝇算法和杜鹃搜索算法串行融合进行图像增强优化的方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1:初始化果蝇群体位置,即为图像中像素点的位置;步骤2:给出果蝇个体利用嗅觉搜寻食物的随机方向和距离;步骤3:由于开始无法获知食物的具体位置,所以先计算果蝇个体与原点之间的距离Disti,再计算味道浓度判定值Si,Si为该点的灰度值;步骤4:味道浓度判定值Si代入味道浓度判定函数,即评价增强图像的质量的标准的公式,以求出该果蝇个体位置的味道浓度Smelli;步骤5:找出此果蝇群体中味道浓度最高的果蝇;步骤6:设置适应度函数值的最大阈值为迭代终止条件,判断步骤5中的最优适应度是否满足终止条件,若满足,则输出具有最优适应度的个体,若不满足执行步骤7;步骤7:对群体中不满足终止条件的全部个体进行杜鹃搜索算法,产生新的群体位置;步骤8:将步骤7中产生的新群体位置继续返回步骤2循环操作,直到达到进化计算的终止条件,输出具有最优适应度的位置。
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