[发明专利]基于自适应学习粒子群优化的列车车轮踏面图像增强方法在审
| 申请号： | 201911138300.5 | 申请日： | 2019-11-20 |
| 公开（公告）号： | CN110930328A | 公开（公告）日： | 2020-03-27 |
| 发明（设计）人： | 郭其昌;梅劲松;蒋银男;付军;董辉;王干 | 申请（专利权）人： | 南京拓控信息科技股份有限公司 |
| 主分类号： | G06T5/00 | 分类号： | G06T5/00;G06N3/00 |
| 代理公司： | 南京知识律师事务所 32207 | 代理人： | 张苏沛 |
| 地址： | 210019 江苏省南京市建*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于自适应学习粒子群优化的列车车轮踏面图像增强方法，使用粒子群优化算法选择的自适应伽马校正因子对列车车轮踏面图像进行增强处理，将灰度标准方差融入评价函数，熵、边缘内容、灰度标准方差被用作每个粒子的目标函数，来评估所获得的图像增强结果，通过寻找最优伽马值对图像进行全局增强，实现了对列车车轮踏面图像的细节增强，通过自适应调整学习因子，提高了标准粒子群算法的寻优效果；相比传统方法本发明显著提高了图像对比度，并且图像观看舒适度和细节可辨识度更高，使得图像细节更丰富。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 自适应 学习 粒子 优化 列车 车轮 图像 增强 方法 | ||
【主权项】：
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