基于改进遗传算法的视觉传达图像对比度增强方法
赵嫚
李宛玉
辛焦丽
郑州经贸学院大数据与人工智能学院 河南郑州 450000;河南省多模态感知与智能交互技术工程研究中心 河南郑州 450000
摘要：原始图像受拍摄条件、光照环境等因素影响,整体常显模糊、灰暗,缺乏层次感与立体感.传统对比度增强方法因缺乏有效保护和恢复机制,图像变换时易丢失关键特征,严重影响视觉效果,难以满足对高质量图像的需求.为此,文章提出了一种基于改进遗传算法的视觉传达图像对比度增强方法.通过图像预处理的方式对视觉传达图像进行调整,消除因拍摄条件和光照环境等因素带来的不利影响,确保图像信息的准确性和完整性.针对经过预处理调整后的图像,运用改进遗传算法进行寻优操作,将个体组成的基因对应于图像对比度增强变量,经交叉、变异等操作调整优化变量值以获取最优解,初步改善图像的对比度和整体视觉效果.利用逆变换进一步恢复图像的特征,弥补在变换过程中可能出现的信息损失,使图像在细节呈现、轮廓描绘和整体清晰度上都得到显著提升.实验结果表明,实验组灰度值为1 000,峰值评价结果均达到最高水平.处理后的图像能够更精准地描绘轮廓和边缘信息,整体清晰度大幅提升,充分满足了图像对比度增强的需求.
关键词：改进遗传算法视觉传达图像增强对比度像素
资助基金：校级教改项目(JG2432)校级青年科研基金项目(QK2302)校级青年科研基金项目(QK2216)
论文发表日期：2025-06-25
在线出版日期：2026-05-22（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：4( 27-30 )