論文聯系方式

簡述2010論文題目

導讀:2010論文題目
論文題目1 :
基于量子智能算法的圖像增強算法研究
內容:
圖像增強的主要目的是按照人們主觀上對理想圖像的要求,對現有圖像進行處理,使之達到實際的應用要求。已有圖像增強方法大致分為頻域法、空域法兩大類.頻域法通常計算量大,變換參數的選取需要較多的人工干預;空域法主要包括直方圖均衡化、直方圖變換、灰度拉伸、局部對比度增強、平滑濾波和反銳化掩模等. 這些傳統的圖像增強方法的自適應性和智能性較差,通用性不強。因此,提出根據圖像灰度級性質自動調節的圖像自適應增強算法是非常必要的。
本文根據Tubbs提出用歸一化的非完全Beta 函數可實現圖像變換曲線的自動擬合的特點,利用量子智能算法實現beta函數兩參數的快速尋優。量子智能算法是量子計算和智能算法相結合的一種新的優化算法。目前,最為關注的量子智能算法有量子遺傳、量子粒子群算法,它們較傳統的智能算法具有更高的搜索效率。
本文利用量子智能算法進行灰度圖像的非線性變換函數參數的自適應選擇。結合圖像,給出圖片試驗效果。通過實驗表明,量子智能算法具有強大的搜索能力,它可以根據圖像的灰度性質,得到較優的非線性變換曲線,有效的實現了灰度圖像的自適應增強。
目的及其意義:
本文將量子智能算法應用于圖像的自適應增強,即利用量子智能算法根據每幅圖像的灰度特征自動地找出非線性變換函數最優的α、β值。實驗表明,利用量子智能算法強大的搜索能力,可以得到較優的非線性變換曲線參數,能夠有效的實現灰度圖像的自適應增強。
參考文獻:
參考文獻:
[1] 岡薩雷斯(Gonzalez R C),伍茲(Woods R E).數字圖像處理[M].北京:電子工業出版社,2005.59-112.
[2] Matz S C, de Figueiredo R J P.A nonlinear image contrast sharpening approach based on Munsell's scale[J].
IEEE Transactions on Image Processing, 2006,15(4): 900-909.
[3] LEE Y H, PARK S Y. A study of convex/concave edges and edge-enhancing operators based on the
laplacian[J]. IEEE Transactions on Circuits and Systems,1990,37(7):940-946.
[4] Munteanu C, Rosa A. Gray-scale image enhancement as an automatic process driven by evolution[J]. IEEE
Transactions on Systems, Man, and Cyberics
上一篇論文:探討畢業論文格式和類型要求 下一篇論文:淺析碩士研究生答辯材料提交注意事項
相關論文
業務范圍
免費本科范文
免費碩士范文
免費職稱范文
論文****
職稱論文****表
宝贝全计划app下载