基于多分辨率分析和混沌pso的图像增强技术

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1、编号南京航空航天大学毕业论文题目基于多分辨率分析和混沌PSO的图像增强技术学生姓名殷骏学号学院电子信息工程学院专业电子信息科学与技术班级指导教师吴一全教授二〇一二年六月南京航空航天大学本科毕业设计（论文）诚信承诺书本人郑重声明：所呈交的毕业设计（论文）（题目：基于多分辨率分析和混沌PSO的图像增强技术）是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的成果。尽本人所知，除了毕业设计（论文）中特别加以标注引用的内容外，本毕业设计（论文）不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。作者签名：年月日（学号）：毕业设计（论文）报

2、告纸基于多分辨率分析和混沌PSO的图像增强技术摘要图像增强的目的是为了改善图像的视觉效果，提高图像的对比度、清晰度，将图像中感兴趣的特征有选择地突出。本文首先研究了现有的增强算法，传统增强算法无法增强细节信息，而且不能抑制噪声。且传统算法中的参数是由经验所得，不能对不同图像自适应增强。为此，本文针对红外热波图像、火焰图像、数字全息图像的各自特点，提出了基于Contourlet变换和混沌粒子群优化的图像自适应增强算法。首先对图像进行Contourlet变换，然后调整低通子带和带通方向子带系数。对于低通子带采用空间域算法

3、，待定参数由混沌粒子群算法寻优，适应度函数兼顾了峰值信噪比、对比度、清晰度、信息熵四个指标。对于带通方向子带，采用自适应阈值去噪，并对代表细节的系数进行增强。实验中对大量图像进行了增强处理，实验结果表明，与现有的三种增强算法相比，本文的方法能得到更好的视觉效果，并且对所有同类图像都有好的适应性。关键词：图像增强,Contourlet变换,空间域增强,频域增强,混沌粒子群优化本论文受以下基金项目资助：1.无损检测技术教育部重点实验室（南昌航空大学）开放基金重点项目：Contourlet和混沌PSO在红外热波无损检测图像

4、处理中的应用(批准号：ZD)2.煤燃烧国家重点实验室（华中科技大学）开放基金重点项目：基于复Contourlet、混沌粒子群和Krawtchouk矩的火焰图像处理与状态识别（批准号：FSKLCC1001）3.瞬态光学与光子技术国家重点实验室开放基金重点项目：基于Contourlet的数字全息再现像方法研究（批准号：FSKLCC1001）-50-毕业设计（论文）报告纸ImageenhancementtechnologybasedonmultiresolutionanalysisandchaoticPSOalgorith

5、mAbstractImageenhancementismeanttoimprovethevisualeffect,contrastandclarityofimage.Moreover,imageenhancementcanselectivelyhighlighttheinterestingfeaturesofimage.Inthispaper,theexistingenhancementalgorithmsarestudiedfirstly.Itfindsoutthatthetraditionalenhancemen

6、talgorithmscan’tenhancethedetailinformationandsuppressthenoise.Inaddition,theparametersintraditionalalgorithmsareobtainedbyexperience.Therefore,differentimagescan’tbeenhancedadaptively.Inthispaper,therespectivecharacteristicsofinfraredthermalwaveimage,flameimag

7、eanddigitalholographicimageareconsidered.AnadaptiveinfraredimageenhancementalgorithmbasedonContourlettransformandchaoticparticleswarmsoptimizationisproposedinthisarticle.Firstly,Contourlettransformofinfraredimageisperformed.Thenthecoefficientsoflow-passsubbanda

8、ndband-passdirectionalsubbandareadjusted.Forthelow-passsubband,Spatialdomainmethodsareintroduced.Theoptimalparametersaredeterminedbychaoticparticleswarmsoptimization.Thefitn