【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及图像处理，尤其涉及一种珍珠贝内核图像处理优化方法。
技术介绍
1、珍珠贝内核图像处理是马氏珍珠贝插核中至关重要的一步，马氏珍珠贝使用插核器插核过程中，需要确定珍珠贝核的位置，因此珍珠贝内部的核位置图像越清晰，位置越精确，插核越准，珍珠贝的存活率越高，珍珠品质越好；但是，珍珠贝体内环境复杂，且光线条件往往不理想且肉体表面有水层，这导致获取的图像模糊，细节不足，影响核位置的精确识别。
2、归一化非完全beta函数（incomplete beta function normalization, ibfn）是一种图像增强技术，它主要用于调整图像的对比度，使图像的细节更加清晰；然而，尽管这种方法在图像增强应用中表现出优越性，但归一化非完全beta函数的效果很大程度上依赖于参数α和β的选择，这些参数的选择往往基于经验或试错法，需要多次调整才能达到最佳效果。
3、利用智能优化算法对图像增强算法的参数寻优，通过模拟自然过程或人类智能行为，自动调整和优化图像增强参数，使得图像增强算法的性能达到最佳，以提高水下图像的清晰度和质量。几何平均优化算法（gmo），gmo通过单一指标同时评价搜索个体在搜索空间中的适应度和多样性，称为双适应度指标(dual-fitness index, dfi)，它模拟了数学中几何均值算子的独特性质；该算子可以同时评估搜索空间中搜索代理的适应度和多样性，具备较好的全局搜索性能；但是几何平均优化算法在局部收敛阶段的寻优精度较差，使得几何平均优化算法的全局寻优平衡性较差，同时存在容易陷入局部
技术实现思路
1、针对上述现有技术中存在的缺陷，本专利技术提供一种珍珠贝内核图像处理优化方法，利用改进的几何平均优化算法对归一化的非完全beta函数的图像增强参数α和β寻优，利用最优增强参数的归一化的非完全beta函数（wgmo-beta）对珍珠贝内核图像增强，解决珍珠贝内核图像因水珠和光线问题导致的图像模糊影响插核操作的问题，解决在马氏珍珠贝自动插核时插核位置不准确的问题。
2、为实现上述目的本专利技术所采用的技术方案是：一种珍珠贝内核图像处理优化方法，具体步骤包括：
3、s1、对珍珠贝内核原始图像进行灰度处理得到第一灰度图像，对所述第一灰度图像进行预处理去噪得到第二灰度图像；
4、s2、利用kapur阈值算法对所述第二灰度图像进行分割，将珍珠贝内部的贝肉和贝核分开，得到第三灰度图像；
5、s3、利用改进的几何平均优化算法整定归一化的非完全beta函数的最佳参数α和β，对所述第三灰度图像通过优化后的归一化的非完全beta函数进行增强，输出增强后的珍珠贝内核图像，所述改进的几何平均优化算法，具体改进步骤为：
6、step1、构建一种最优方向对齐度策略，通过几何平均优化算法个体的速度向量与指向全局最优个体位置的对齐度监测几何平均优化算法是否在寻优过程中陷入局部最优，改进几何平均优化算法的寻优机制；
7、step2、通过引入差分变异微扰因子和定标因子改进几何平均优化算法控制因子w，利用改进后的控制因子改进几何平均优化算法的速度参数，通过所述速度参数改进几何平均优化算法的位置更新数学模型。
8、具体地，对珍珠贝内核原图像进行灰度处理得到第一灰度图像具体方法为：计算rgb三个分量的加权平均值将珍珠贝内核原图像从rgb色彩空间转换为灰度空间；所述rgb包括红色（r）、绿色（g）和蓝色（b），即珍珠贝内核图像每个像素都由rgb三个分量组成，基于人眼对不同颜色敏感度设置三个分量的权重，数学模型为：
9、（1）；
10、式（1）中，为珍珠贝内核图像第r个像素点的灰度值。
11、具体地，对第一灰度图像进行预处理去噪得到第二灰度图像，预处理采用白平衡颜色矫正方法调整珍珠贝内核图像，白平衡颜色矫正能够改善图像的颜色偏差，通常由于水的吸收和散射特性导致珍珠贝内核图像呈现蓝绿色调，进行白平衡处理可以使珍珠贝内核图像的颜色更加接近于自然色；通过珍珠贝内核表面水的平均反射率是中性的灰色，则，其中，、、分别是珍珠贝内核图像红、绿、蓝通道的平均值；通过计算各通道与其平均值之间的比例，并用这个比例去调整珍珠贝内核图像，以达到白平衡颜色矫正，数学模型为：
12、，，；
13、其中，、、为调整后的珍珠贝内核图像红、绿、蓝通道的值，为珍珠贝内核图像中所有像素在所有颜色通道（红、绿、蓝）上的平均值。
14、具体地，在珍珠贝内核图像中，由于光线的衰减和内部表面水的散射效应，珍珠贝内核往往不易于识别，利用kapur阈值算法对第二灰度图像进行分割得到第三灰度图像，目的是有效区分珍珠贝内核图像中的核位置，包括将珍珠贝内核图像的核与肉分离出来；具体步骤为：
15、s21、计算第二灰度图像的直方图，即250个像素值灰度级出现的次数；
16、s22、将直方图转换为概率分布，即每个灰度级出现的概率，概率p\left [ {l} \right ]的数学模型为：
17、（2）；
18、式（2）中，p\left [ {l} \right ]为第个灰度级出现的概率，h\left [ {l} \right ]为第个灰度级出现的次数，为珍珠贝内核图像中的总像素数；
19、s23、利用累积概率和累积平均灰度级珍珠贝内核图像的核与肉部分的熵；数学模型为：
20、（3）；
21、（4）；
22、式（3）和式（4）中，为灰度级的总数，取值为255，为珍珠贝内核图像的核部分在阈值下的累积概率和累积平均灰度级，为珍珠贝内核图像的肉部分在阈值下的累积概率和累积平均灰度级，为珍珠贝内核图像的核部分的熵，为珍珠贝内核图像的肉部分的熵；
23、s24、计算每个阈值下的总熵，选择使最大的阈值作为最佳分割阈值，使用所述最佳分割阈值将珍珠贝内核图像分割为核与肉部分，得到第三灰度图像。
24、具体地，对几何平均优化算法改进，构建一种最优方向对齐度策略，通过个体的速度向量与指向全局最优个体位置的对齐度来监测算法是否在寻优过程中陷入局部最优，即局部最优聚集；具体方法为：
25、s31、设计对齐度函数，计算个体的速度向量与指向全局最优个体位置的对齐度，数学模型为：
26、（5）；
27、式（5）中，为第t次迭代第i个个体的速度向量，为全局最优个体位置，为第t次迭代第i个个体的位置；
28、s32、计算当前第t次迭代几何平均优化算法种群个体的平均对齐度值（6），若平均对齐度值avg小于0.2，则说明几何平均优化算法陷入局部最优解；
29、式（6）中，为最大种群规模。
30、具体地，通过引入差分变异微扰因子和定标因子改进控制因子w，引入差分变异微扰因子和定标因子可以使得几何平均优化算法个体更容易跳出局部最优，提高局部最优时的求解最佳参数α和β的精度，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种珍珠贝内核图像处理优化方法，利用改进的几何平均优化算法对归一化的非完全Beta函数算法优化，利用优化后的归一化的非完全Beta函数算法对马氏珍珠贝内核图像增强，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述一种珍珠贝内核图像处理优化方法，其特征在于，所述S1中对第一灰度图像进行预处理去噪得到第二灰度图像；预处理通过白平衡颜色矫正方法调整珍珠贝内核图像；通过珍珠贝内核表面水的平均反射率是中性的灰色，则，其中，、、分别是珍珠贝内核图像红、绿、蓝通道的平均值；通过计算与珍珠贝内核图像红、绿、蓝通道的平均值之间的比例，并用这个比例去调整珍珠贝内核图像，数学模型为：
3.根据权利要求2所述一种珍珠贝内核图像处理优化方法，其特征在于，所述S3中改进的几何平均优化算法，其中构建一种最优方向对齐度策略，具体方法为：
4.根据权利要求3所述一种珍珠贝内核图像处理优化方法，其特征在于，所述step2中改进后的控制因子数学模型为：
5.根据权利要求4所述一种珍珠贝内核图像处理优化方法，其特征在于，所述step2中利用改进后的控制因子改进几何平均
6.根据权利要求5所述一种珍珠贝内核图像处理优化方法，其特征在于，所述S3中利用改进的几何平均优化算法整定归一化的非完全Beta函数的最佳参数α和β，具体步骤为：
7.根据权利要求6所述一种珍珠贝内核图像处理优化方法，其特征在于，建立改进的几何平均优化算法数学模型的具体步骤为：
...【技术特征摘要】
1.一种珍珠贝内核图像处理优化方法，利用改进的几何平均优化算法对归一化的非完全beta函数算法优化，利用优化后的归一化的非完全beta函数算法对马氏珍珠贝内核图像增强，其特征在于，具体步骤为：
2.根据权利要求1所述一种珍珠贝内核图像处理优化方法，其特征在于，所述s1中对第一灰度图像进行预处理去噪得到第二灰度图像；预处理通过白平衡颜色矫正方法调整珍珠贝内核图像；通过珍珠贝内核表面水的平均反射率是中性的灰色，则，其中，、、分别是珍珠贝内核图像红、绿、蓝通道的平均值；通过计算与珍珠贝内核图像红、绿、蓝通道的平均值之间的比例，并用这个比例去调整珍珠贝内核图像，数学模型为：
3.根据权利要求2所述一种珍珠贝内核图像处理优化方法，其特征在于，所...
【专利技术属性】
技术研发人员：张家炜，魏雯露，杨创业，郑哲，邓岳文，王庆恒，焦钰，
申请(专利权)人：广东海洋大学，
类型：发明
国别省市：
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