本文主要是介绍【智能算法应用】灰狼算法（GWO）在低照度图像增强中的应用，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
目录
- 1.算法原理
- 2.数学模型
- 3.结果展示
- 4.参考文献
1.算法原理
【智能算法】灰狼算法（GWO）原理及实现
2.数学模型
对于低照度图像的增强方式可以采用非线性变换函数来对图像的灰度值进行变化，对于不同环境下质量不同的图像，可以将其分成四个区域，包括暗区、亮区、边缘区以及中心区，对于不同区域，采用的非线性变换函数也有所不同，具体的针对不同区域的变换曲线图如下所示：
Tubbs 提出了一种归一化非完全 Beta 函数，这种函数能够根据图像的质量的不同，自动拟合这四种非线性变换曲线：
F ( u ) = B − 1 ( α , β ) ∗ ∫ 0 u t α − 1 ( 1 − t ) β − 1 d t B ( α , β ) = ∫ 0 1 t α − 1 ( 1 − t ) β − 1 d t (1) F\big(u\big)=B^{-1}\big(\alpha,\beta\big)*\int_{0}^{\mathrm{u}}\mathrm{t}^{\alpha-1}\big(1-t\big)^{\beta-1}dt\\B\big(\alpha,\beta\big)=\int_{0}^{1}t^{\alpha-1}\big(1-t\big)^{\beta-1}dt\tag{1} F(u)=B−1(α,β)∗∫0utα−1(1−t)β−1dtB(α,β)=∫01tα−1(1−t)β−1dt(1)
图像增强领域的适应度函数设计中，要兼顾图像整体与局部，以及各个区域之间的平衡，因此，为了充分体现图像增强后的各类信息要素，对适应度函数的设计公式中包含了熵、边缘信息以及方差：
f i t n e s s = α 1 ∗ H + α 2 ∗ S + α 3 ∗ log ( s t ν ) (2) fitness=\alpha_1*H+\alpha_2*S+\alpha_3*\log(st\nu)\tag{2} fitness=α1∗H+α2∗S+α3∗log(stν)(2)
其中 H 表示图像中的熵，熵值越大，表示图像中所包含的信息量越大，S 表示图像的边缘内容，S越大表示图像边缘信息越多，图像对比度越好，stv 则表示图像的灰度值标准方差，stv越大图像的平均像素变化越大，并且图像的全局对比度也越好，越能通过人眼来观察到图像增强的效果。
3.结果展示
4.参考文献
[1] 袁成志.基于改进群体智能优化算法的图像处理应用研究[D].南京邮电大学,2023.
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