[發(fā)明專利]基于改進(jìn)多元宇宙優(yōu)化算法的醫(yī)療圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202210959451.2
• 申請日: 2022-08-11
• 公開（公告）號: CN115330617A
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 潘奕旻;宋涯
• 申請（專利權(quán)）人: 潘奕旻
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06V10/20
• 代理公司: 湖南岑信知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 43275
• 代理人: 谷萍

本發(fā)明提供一種基于改進(jìn)多元宇宙優(yōu)化算法的醫(yī)療圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法，采用非完全Beta函數(shù)對歸一化處理后的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)圖像；進(jìn)行反歸一化處理，得到增強(qiáng)后的輸出圖像，以圖像的方差作為適應(yīng)度值評價(jià)輸出圖像的圖像質(zhì)量；初始化一個多元宇宙種群，所述多元宇宙種群中每個宇宙?zhèn)€體的二維空間位置對應(yīng)所述非完全Beta函數(shù)的一個參數(shù)組合(α、β)；采用多元宇宙算法和灰狼算法結(jié)合對多元宇宙種群進(jìn)行位置更新，然后繼續(xù)采用多元宇宙優(yōu)化算法輸出非完全Beta函數(shù)的最優(yōu)參數(shù)組合(α、β)；將最優(yōu)參數(shù)組合(α、β)代入到所述非完全Beta函數(shù)中進(jìn)行圖像增強(qiáng)操作。本發(fā)明具備較強(qiáng)的局部探索能力，可以快速提升收斂速度，提升最優(yōu)解精度。

【技術(shù)領(lǐng)域】

本發(fā)明涉及圖像增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于改進(jìn)多元宇宙優(yōu)化算法的醫(yī)療圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法。

【背景技術(shù)】

圖像增強(qiáng)，指的是有目的地強(qiáng)調(diào)圖像的整體或局部特性，將原來不清晰的圖像變得清晰或強(qiáng)調(diào)某些感興趣的特征，擴(kuò)大圖像中不同物體特征之間的差別，抑制不感興趣的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強(qiáng)圖像判讀和識別效果，滿足某些特殊分析的需要。

相關(guān)技術(shù)中，通常采用多元宇宙優(yōu)化算法進(jìn)行圖像增強(qiáng)，其具有參數(shù)少，易于實(shí)現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)，廣泛應(yīng)用于求解最優(yōu)問題，但是它存在易陷入局部最優(yōu)，收斂速度慢等問題。因此，實(shí)有必要提出一種基于改進(jìn)的多元宇宙優(yōu)化算法的醫(yī)療圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法以解決上述問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是在于提供一種基于改進(jìn)多元宇宙優(yōu)化算法的醫(yī)療圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法，具備較強(qiáng)的局部探索能力，可以快速提升收斂速度，提升最優(yōu)解精度。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明的技術(shù)方案為：

一種基于改進(jìn)多元宇宙優(yōu)化算法的醫(yī)療圖像自適應(yīng)增強(qiáng)方法，包括如下步驟：

S1：將待增強(qiáng)的醫(yī)療圖像作為輸入圖像，對所述輸入圖像進(jìn)行歸一化處理，然后采用非完全Beta函數(shù)對歸一化處理后的圖像進(jìn)行增強(qiáng)處理，得到增強(qiáng)圖像；

S2：對增強(qiáng)處理后的圖像進(jìn)行反歸一化處理，得到增強(qiáng)后的輸出圖像，以圖像的方差作為適應(yīng)度值評價(jià)所述輸出圖像的圖像質(zhì)量；

S3：根據(jù)所述非完全Beta函數(shù)的變量上下界隨機(jī)初始化一個多元宇宙種群，所述多元宇宙種群中每個宇宙?zhèn)€體的二維空間位置對應(yīng)所述非完全Beta函數(shù)的一個參數(shù)組合(α、β)；

S4：對于每個宇宙?zhèn)€體產(chǎn)生一次隨機(jī)數(shù)r1∈[0,1]，若r1＜0.5，則將該宇宙?zhèn)€體劃分為第一宇宙種群，對所述第一宇宙種群中的宇宙?zhèn)€體采用多元宇宙優(yōu)化算法進(jìn)行位置更新；若r1≥0.5，則將該宇宙?zhèn)€體劃分為第二宇宙種群，對所述第二宇宙種群中的宇宙?zhèn)€體采用灰狼算法進(jìn)行位置更新；完成所述多元宇宙種群中所有宇宙?zhèn)€體的位置更新，對更新后的宇宙?zhèn)€體分別計(jì)算適應(yīng)度值；

S5：給所述多元宇宙種群中的每個宇宙?zhèn)€體賦予一個標(biāo)記K＝0，多次迭代；每次迭代時(shí)，若宇宙?zhèn)€體的適應(yīng)度值沒有更新，則重新賦予標(biāo)記K＝K+1；若該宇宙?zhèn)€體的適應(yīng)度值更新，則重新賦予標(biāo)記K＝0；設(shè)定標(biāo)記閾值K_T，如果宇宙?zhèn)€體的標(biāo)記達(dá)到標(biāo)記閾值K_T都沒有獲取到更好的適應(yīng)度，則將該宇宙?zhèn)€體的位置進(jìn)行如下更新：

式中，U(t+1)表示宇宙?zhèn)€體更新后的位置，U(t)表示宇宙?zhèn)€體更新前的位置，U_d和L_d為宇宙?zhèn)€體位置范圍的上下界，r8是[0,1]范圍內(nèi)的隨機(jī)向量；

S6：判斷更新后的宇宙?zhèn)€體的位置是否超出灰度值邊界，若宇宙?zhèn)€體的位置小于最小邊界值，則將其位置賦值為最小邊界值；若宇宙?zhèn)€體的位置大于最大邊界值，則將其位置賦值為最大邊界值；若未超出灰度值邊界，則保留其實(shí)際的位置；