量子遗传算法在图像锐化中的应用
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2012年广东省高等学校教学质量与教学改革工程省级精品资源共享课程(粤教高函[2013]13号);2013年广东省高职教育教学指导委员会教学教改项目(xxjs-2013-2001);2013年广东省高职高专校长联席会议教改项目(GDXLHQN012)


Application of Quantum Genetic Algorithm in Image Sharpening
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    摘要:

    图像平滑处理后会导致轮廓边界模糊不清,此时需对图像进行锐化使边缘变得清晰。传统锐化算法适应性不强,计算量大,参数不能人工干预。Tubbs将图像锐化中的非线性变换函数表示为归一化非完全Beta函数B(α,β),但算法复杂,Beta参数难以确定。本文提出一种基于Beta非线性变换参数的量子遗传算法用于图像锐化,最后通过实验验证该算法的有效性。

    Abstract:

    Image smoothing will lead to boundaries blurred, so image must be sharpen the edges of the image becomes clear. Traditional way of sharpen picture quantity has many problems. Tubbs used Beta function B (α, β) to sharpen picture, but how to determine the Beta parameters is still a complex issue. This paper describes the use of quantum genetic algorithm for nonlinear transformation parameters α and β, which adaptive to achieve gray-scale image enhancement. Finally, through simulation experiments verify the effectiveness of genetic algorithms to sharpen image.

    参考文献
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    引证文献
引用本文

李锋,莫乐群.量子遗传算法在图像锐化中的应用.计算机系统应用,2014,23(2):133-136

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  • 收稿日期:2013-07-08
  • 最后修改日期:2013-09-04
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  • 在线发布日期: 2014-01-27
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