Contrast Enhancement of Images Using Meta-Heuristic Algorithm
Notice bibliographique
Résumé
One of the most important processes in image processing is image enhancement, which aims to enhance image contrast and quality of information. Due to the lack of adequate conventional image enhancement and the challenge of mean shift, intelligence-based image enhancement systems are becoming an essential requirement in image processing. This paper proposes a new approach for enhancing low contrast images utilizing a modified measure and integrating a new Chaotic Crow Search (CCS) and Krill Herd (KH) Optimization-based metaheuristic algorithm. Crow Search Algorithm is a cutting-edge meta-heuristic optimization technique. Chaotic maps are incorporated into the Crow Search Method in this work to improve its global optimization. The new Chaotic Crow Search Algorithm depends on chaotic sequences to replace a random location in the search space and the crow's recognition factor. Based on a new fitness function, Krill Herd optimization is utilized to optimize the tunable parameter. The fitness function requires different primary objective functions that use the image's edge, entropy, grey level co-occurrence matrix (GLCM) contrast, and GLCM energy for increased visual, contrast, and other descriptive information. The results proved that the suggested approach outperforms all-new methods in terms of contrast, edge details, and structural similarity, both subjectively and statistically.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».