基于生物地理学优化算法的多尺度Retinex权重选择
来源：信息与控制杂志2017年第4期北京时间：
作者：张北伟, 曹江涛, 丛秋梅
摘要：研究了采用生物地理学优化算法（BBO）的多尺度Retinex权重选择仿生图像增强算法.原始的多尺度Retinex对不同尺度参数的高斯滤波器进行权重平均分配，因而无法保证在多种应用场景下皆能获取最优的增强结果.为解决这一问题，采用BBO算法进行权重启发式搜索选择，对多尺度Retinex的结果加以优化.该方法能够弥补各个尺度高斯滤波器所占权重的缺陷.通过与原始多尺度Retinex增强的对比仿真结果，对算法的性能和灵活性进行了验证.
关键词：Retinex, 图像增强, 生物地理学优化, 高斯滤波器
