基于量子衍生方法的空域滤波图像增强算法
作者:
基金项目:

江苏省自然科学基金(BK20151464);江苏省属高校自然科学研究项目(15KJB510004);江苏开放大学(江苏城市职业学院)“十三五”科研规划课题(16SSW-Y-007)


Image Enhancement Algorithm of Spatial Filtering Based on Quantum-Inspired Method
Author:
  • 摘要
  • | |
  • 访问统计
  • |
  • 参考文献 [22]
  • |
  • 相似文献 [20]
  • | | |
  • 文章评论
    摘要:

    借鉴量子衍生方法,将归一化图像表示为量子比特形式,利用图像像素点与其邻域像素点灰度相关性强的特点,提出了一种基于量子衍生方法的空域滤波图像增强算法,并选择3×3和5×5两种大小的空域滤波模板,进行了算法的仿真和比较.最后,引入客观评价指标图像的熵,对算法的图像增强效果进行评价.结果表明,从主观视觉和客观评价指标两方面,该算法的图像增强效果都优于传统图像增强算法.针对能见度和对比度较低的图像,相比3×3大小的空域滤波模板,5×5大小的空域滤波模板时,算法的图像增强效果更佳,图像的熵更大.

    Abstract:

    Using the idea of quantum-inspired method, the normalized image pixels are represented in the form of quantum bits, taking full advantage of the strong correlation between a pixel and other pixels in its neighboring field, a spatial filtering image enhancement algorithm based on the quantum-inspired method is proposed, and the algorithm is simulated and compared for two spatial filtering templates: 3×3 and 5×5. Finally, image entropy is introduced to evaluate the image enhancement effect of the algorithm. In terms of the subjective vision and the objective evaluation index, the results show that the algorithm is superior to the traditional image enhancement algorithm. For the images with low visibility and contrast, compared with the size of 3×3 spatial filtering template, when the size of spatial filtering template is 5×5, the effect of the algorithm is better and the entropy of the corresponding result image is larger.

    参考文献
    [1] 阮秋琦. 数字图像处理基础. 北京: 清华大学出版社, 2009.
    [2] 王勇, 刘雯. 改进的图像增强直方图统计方法. 吉林大学学报(信息科学版), 2015, 33(5): 495-500
    [3] 廖斌, 刘鸳鸳. 基于多尺度灰度变换的图像增强研究. 量子电子学报, 2015, 32(5): 550-554
    [4] 贾文晶, 顾桂梅, 刘丽. 基于高通滤波和直方图均衡的钢轨裂纹红外图像增强技术. 铁道标准设计, 2016, 60(11): 41-44
    [5] 王璠. 基于空间域与频域的遥感图像增强算法. 廊坊师范学院学报(自然科学版), 2017, 17(1): 39-41, 46
    [6] 谢可夫. 量子衍生图像处理方法的研究[博士学位论文]. 长沙: 中南大学, 2007.
    [7] 张毅, 卢凯, 高颖慧. 量子算法与量子衍生算法. 计算机学报, 2013, 36(9): 1835-1842
    [8] 许精明, 阮越. 基于量子衍生算法的8-puzzle问题分析. 量子电子学报, 2015, 32(4): 459-465
    [9] 杨淑云, 李盼池. 量子衍生蜂群算法的设计与实现. 系统仿真学报, 2015, 27(7): 1480-1489
    [10] 席亮, 谢可夫. 基于量子衍生图像分解的多聚焦图像融合. 计算机工程, 2015, 41(8): 268-272. [doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2015.08.049
    [11] 许悟生. 基于量子理论的数字图像处理研究[硕士学位论文]. 长沙: 湖南师范大学, 2013.
    [12] 王奕. 量子衍生的医学超声图像滤波方法研究[硕士学位论文]. 武汉: 武汉科技大学, 2015.
    [13] 李盼池, 李国蕊. 混合量子衍生神经网络模型及算法. 电子与信息学报, 2016, 38(1): 111-118
    [14] 刘志刚, 许少华, 李盼池, 等. 基于量子衍生布谷鸟的脊波过程神经网络及TOC预测. 控制与决策, 2017, 32(6): 1115-1120
    [15] Eldar YC, Oppenheim AV. Quantum signal processing. IEEE Signal Processing Magazine, 2002, 19(6): 12-32. [doi: 10.1109/MSP.2002.1043298
    [16] Dey S, Saha I, Bhattacharyya S, et al. Multi-level thresholding using quantum inspired meta-heuristics. Knowledge-Based Systems, 2014, 67: 373-400. [doi: 10.1016/j.knosys.2014.04.006
    [17] 谢可夫, 许悟生. 基于量子理论的图像中值滤波. 计算机工程, 2013, 39(1): 244-247. [doi: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.01.053
    [18] 付晓薇, 丁明跃, 周成平, 等. 基于量子概率统计的医学图像增强算法研究. 电子学报, 2010, 38(7): 1590-1596
    [19] 付晓薇, 代芸, 陈黎, 等. 基于局部熵的量子衍生医学超声图像去斑. 电子与信息学报, 2015, 37(3): 560-566. [doi: 10.11999/JEIT140587
    [20] 赵生妹, 郑宝玉. 量子信息处理技术. 北京: 北京邮电大学出版社, 2010.
    [21] Nielsen MA, Chuang IL. 量子计算和量子信息: 一 量子计算部分. 赵千川, 译. 北京: 清华大学出版社, 2004.
    [22] 郑丹, 马尚昌, 赵静. 基于空域滤波的图像增强法的探讨. 微型机与应用, 2017, 36(4): 40-42, 46
    引证文献
    网友评论
    网友评论
    分享到微博
    发 布
引用本文

勾荣.基于量子衍生方法的空域滤波图像增强算法.计算机系统应用,2020,29(10):179-184

复制
分享
文章指标
  • 点击次数:1034
  • 下载次数: 2100
  • HTML阅读次数: 1276
  • 引用次数: 0
历史
  • 收稿日期:2019-12-13
  • 最后修改日期:2020-01-08
  • 在线发布日期: 2020-09-30
  • 出版日期: 2020-10-15
文章二维码
您是第11249422位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号