基于鱼鹰优化算法的矿井图像细节增强方法

本申请涉及图像增强处理技术领域，尤其涉及一种基于鱼鹰优化算法的矿井图像细节增强方法，包括，构建基于残差学习的图像细节增强模型，对能量函数Y(z)进行重新设计；通过缩放后的图像与原始图像的差异提取初始残差部分；利用鱼鹰优化算法改进匹配方法来寻找更适合的细节层特征，使系统更容易收敛到全局最优解；手动调整放大因子参数对获得的细节层进行放大，并与输入图像I0进行叠加，可以得到经过细节增强后的图像Ie；由重构得到的图像梯度、原始图像及其梯度计算增强后的图像像素值，最后重构图像。本发明基于鱼鹰优化算法设计特征细化机制优化残差特征，使处理图像时具有较强的全局搜索能力，能够有效避免陷入局部最优解，提升图像细节处理质量。