-
公开(公告)号：CN107527333A
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201710637673.1
申请日：2017-07-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于伽马变换的快速图像增强方法，方法包括：输入待增强图像，统计图像的灰度直方图；接着利用插值法对原始图像灰度直方图进行平滑处理；然后根据平滑以后的直方图统计图像灰度值的平均值，图像灰度值的众数，图像灰度值的中位数；根据这三个指标值的大小关系，预判断伽马变换中的γ的取值范围，然后利用局部遍历法确定最优的γ值；最后根据最优的γ值对图像进行增强处理并输出增强后的图像。本发明自适应的快速的获得伽马变换的γ值，实现了快速的图像自适应增强，使图像增强算法有更高的效率和更好的图像质量，是一种快速自适应的图像增强方法。
-
公开(公告)号：CN110189266B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN201910384265.9
申请日：2019-05-09
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 本发明公开了一种自适应的快速图像增强方法，包括：输入待增强图像，统计图像的灰度直方图；接着利用插值法对原始图像灰度直方图进行平滑处理；然后根据平滑以后的直方图统计图像灰度值的偏度值；根据这个指标值预判断伽马变换中的γ的取值范围，然后根据局部遍历法在一定范围内得到多个γ值，之后根据自定义的加权复合评价函数对相应的γ值进行评价，最终保留评价最优的γ值；最后根据最优的γ值对图像进行增强处理并输出增强后的图像。本发明自适应的快速的获得伽马变换的γ值，实现了快速的图像自适应增强，使图像增强算法有更高的效率以及获得质量更好的图像，是一种有实际应用价值的新方法。
-
公开(公告)号：CN107527333B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201710637673.1
申请日：2017-07-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于伽马变换的快速图像增强方法，方法包括：输入待增强图像，统计图像的灰度直方图；接着利用插值法对原始图像灰度直方图进行平滑处理；然后根据平滑以后的直方图统计图像灰度值的平均值，图像灰度值的众数，图像灰度值的中位数；根据这三个指标值的大小关系，预判断伽马变换中的γ的取值范围，然后利用局部遍历法确定最优的γ值；最后根据最优的γ值对图像进行增强处理并输出增强后的图像。本发明自适应的快速的获得伽马变换的γ值，实现了快速的图像自适应增强，使图像增强算法有更高的效率和更好的图像质量，是一种快速自适应的图像增强方法。
-
公开(公告)号：CN109377447A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811086423.4
申请日：2018-09-18
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于杜鹃搜索算法的Contourlet变换图像融合方法，对配准后的源图像A、B，分别进行Contourlet变换，得到1个低频子带和不同尺度、不同方向的多个高频子带；按照定义的融合规则在所有尺度和方向上对两幅图像的变换系数进行融合，得到融合后的系数；融合图像为R，对于融合后的系数，按照其低频子带和高频子带的顺序，依次进行Contourlet逆变换；最后输出融合后的图像。本发明与传统的图像融合方法相比，对各尺寸各方向上的融合系数权重进行了加权处理，计算出最优权值，并以此提出一种优化的Contourlet变换图像融合方法。
-
公开(公告)号：CN109359769A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811122321.3
申请日：2018-09-26
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于二进制树种优化算法的0-1背包问题求解方法，包括：获取初选集合；确定每棵树产生种子数量；计算每个所述树的适应度值，确定适应度值的最大值；确定种子的更新方式；计算所述所有种子的适应度值，最大的那个种子大于对应树的适应度值，则将最大的那个种子的适应度值和对应的位置来更新当前的树的适应度值和位置；确定更新后树的适应度值最大值，根据所述最大值对应的树的位置确定所述背包当前最优的装载方案；记录所述更新次数，判断所述更新次数是否小于迭代次数，若是，返回继续更新寻找最优树；若否，根据更新后的适应度值最大的树的位置确定背包装载的最佳方法。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109272038A
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201811086353.2
申请日：2018-09-18
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06K9/62
CPC classification number: G06K9/6269
Abstract: 本发明公开了一种基于闪电接触过程算法的特征选择方法及系统，通过获取需要进行特征选择的训练样本集；生成样本标签维度的随机二进制数，根据所述二进制数对样本集进行特征抽取获得样本特征集；利用支持向量机(SVM)对所述样本特征集进行分类并得到分类准确度；利用所述准确度构造适应度函数并通过闪电接触过程算法对所述样本特征集进行特征选择。本发明利用支持向量机得到的分类准确度与所选特征个数计算适应度函数值，闪电接触过程算法利用该适应度值进行迭代优化，通过闪电接触过程算法进行特征选择，不需要对算法参数进行初始化，避免了参数选择对算法优化效果的影响，并能有效提高特征选择的效率与性能。
-
公开(公告)号：CN108665436A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810440930.7
申请日：2018-05-10
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度均值参照的多聚焦图像融合方法和系统，能明显提高融合图像对比度。主要步骤为对配准后的源图像A，B，分别计算两幅图的灰度平均值，之后根据A、B两幅源图像上每一点像素的灰度值距离平均值的远近来决定融合图像的灰度值，最后输出融合后的图像。本发明与传统的图像融合方法相比在提高清晰度方面和提高融合图像的对比度方面有很好的效果，在运行时间上和传统的图像融合方法是同一个量级，也是一种快速融合算法。
-
公开(公告)号：CN108303872A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810092413.5
申请日：2018-01-31
Applicant: 湖北工业大学
IPC: G05B11/42
CPC classification number: G05B11/42
Abstract: 本发明公开一种基于闪电搜索算法的PID参数整定方法及系统，所述方法包括：先建立PID参数的数学模型；然后基于闪电搜索算法，对所述PID参数的数学模型进行优化，获得最优PID值。本发明采用闪电搜索算法确定PID参数具有计算复杂度低，收敛速度快，跳出局部最优解，实现全局搜索的能力，提高PID参数整定效率。
-
公开(公告)号：CN108010069A
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201711251339.9
申请日：2017-12-01
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于鲸鱼优化算法和灰色关联分析的快速图像匹配方法，利用灰色关联分析简化相似性度量计算，再用鲸鱼优化算法进行匹配搜索得到最佳匹配位置，提出一种抗噪性较好的快速图像匹配算法。本发明将使用基于灰色关联分析改进的鲸鱼优化算法应用于图像匹配，实现了快速的图像匹配，使图像匹配算法有良好的效率和匹配正确率且抗噪性能良好，是一种有实际应用价值的新方法。
-
公开(公告)号：CN107451562A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710643734.5
申请日：2017-07-31
Applicant: 湖北工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于混沌二进制引力搜索算法的波段选择方法，利用混沌二进制引力搜索算法对高光谱图像的波段选择问题优化求解，从而快速地获得高光谱图像波段中的较优的波段子集，可用于图像处理和模式识别相关技术领域中。本发明能够在可接受的时间代价内找到波段选择问题高质量的可行解，它不需要人为指定要选择的波段维数，能够智能的在正确识别率和波段维数之间取得很好的平衡，寻找到较优的波段子集。本发明利用混沌二进制引力搜索算法对高光谱图像原始的波段数据集进行波段选择，剔除不相关或冗余的波段，取出对分类正确率影响较大的波段，减少对不相关或冗余的波段分类的计算时间，进一步提高图像分类的正确率和效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
31
records
(took 0.039 seconds)
