论文研究-群体智能算法的遥感图像处理研究.pdf下载

针对传统图像增强方法缺乏适应性的缺点, 提出了一种用最优化过程进行图像增强的方法。首先对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization, QPSO)算法进行改进, 提出了一种实变参数量子粒子群优化(time varying parameters QPSO, QPSO-tp)算法。标准测试函数的实验结果表明, 改进后的算法在全局搜索能力和收敛精度上要优于原QPSO算法, 具有调节参数少、随机性更强等优点。然后将遥感灰度图像的非线性变换增强过程用最优化问题进行处理, 用QPSO-tp算法进行参数寻优。实验结果表明, 图像的增强效果得到了较大提高。