公开(公告)号：CN111242878A

公开(公告)日：2020-06-05

申请号：CN202010034171.1

申请日：2020-01-14

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 李灿林 ,  刘金华 ,  朱金娟 ,  张卫正 ,  王泽宇 ,  毕丽华

IPC: G06T5/40 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟搜索的矿井下图像增强方法，采用布谷鸟搜索算法结合本发明提出的BGDPH算法对图像进行增强处理，其步骤为：先将矿井下图像转换到HSV颜色空间、并对饱和度分量S进行自适应非线性拉伸处理；接着初始化布谷鸟搜索算法参数和种群，就每个鸟巢位置对亮度分量V进行BGDPH算法处理得到中间图像；然后通过对中间图像的熵值、亮度差值和灰度标准方差的加权融合计算该鸟巢的适应度值，并采用Levy飞行的规则化方式迭代更新最佳鸟巢位置、最终的最优位置代入BGDPH算法来增强分量V；最后将HSV图像转换回RGB空间得到最终增强图像。本发明相比其它方法增强图像效果好、明显改善了矿井下图像的视觉效果。

公开(公告)号：CN111242878B

公开(公告)日：2023-05-12

申请号：CN202010034171.1

申请日：2020-01-14

Applicant: 郑州轻工业大学

Inventor： 李灿林 ,  刘金华 ,  朱金娟 ,  张卫正 ,  王泽宇 ,  毕丽华

IPC: G06T5/40 ,  G06T7/90

Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟搜索的矿井下图像增强方法，采用布谷鸟搜索算法结合本发明提出的BGDPH算法对图像进行增强处理，其步骤为：先将矿井下图像转换到HSV颜色空间、并对饱和度分量S进行自适应非线性拉伸处理；接着初始化布谷鸟搜索算法参数和种群，就每个鸟巢位置对亮度分量V进行BGDPH算法处理得到中间图像；然后通过对中间图像的熵值、亮度差值和灰度标准方差的加权融合计算该鸟巢的适应度值，并采用Levy飞行的规则化方式迭代更新最佳鸟巢位置、最终的最优位置代入BGDPH算法来增强分量V；最后将HSV图像转换回RGB空间得到最终增强图像。本发明相比其它方法增强图像效果好、明显改善了矿井下图像的视觉效果。