针对许多应用领域内所存在的低照度图像, 提出了一种基于量子行为粒子群优化的低照度图像增强方法。该方法提取低照度图像的非纹理区域, 在图像增强过程中限制非纹理区域的灰度范围, 从而抑制伪影现象。在直方图均衡化处理中设计了分级概率密度函数, 并运用改进的量子行为粒子群优化算法对分级概率密度函数的参数进行优化。最终在典型的低照度图像上完成了验证实验, 结果表明该方法不仅提高了图像的对比度, 同时也增强了图像的细节信息与视觉质量。

在微装配中, 采用变焦变倍视觉系统可以有效解决测量范围与精度的矛盾, 但同时也引入了动态标定和实时自动聚焦的新问题。为此, 对变焦变倍显微视觉系统的标定和自动聚焦技术展开研究。在标定方面, 首先通过变倍率法完成图像主点的标定。基于平面靶标定法, 采用单视图单应矩阵分解对固定倍率下相机内外参数进行线性标定, 再引入畸变模型, 并由量子行为粒子群优化算法对标定结果进行非线性优化, 优化之后的最大反投影误差约为0.13 pixel, 平均反投影误差约为0.1 pixel。此外, 通过高斯曲线拟合完成对任意工作状态下视觉系统放大倍数的校准。在自动聚焦方面, 针对传统灰度梯度函数只考虑固定梯度方向且易受噪声影响的问题, 采用八邻域最大梯度阈值的自动调焦算法, 通过梯度阈值提高算法的抗噪性。与其他几种灰度梯度调焦函数相比, 该算法的单峰性好, 抗噪性强。

为了提高红外弱小目标的检测效果，提出了一种改进粒子群算法。首先基于高斯分布吸引因子对量子行为粒子群算法进行优化，通过logistic混沌对粒子群映射寻优，避免了进化后期陷入局部最优；接着利用粒子群平均欧氏距离确定的多样性来保证后期混沌量子行为粒子群优化算法的可靠进行；最后在最小均方差准则下对红外弱小目标进行检测，修正预测权值，保证检测的有效性。实验仿真结果表明，本文算法对红外弱小目标的检测效果清晰，信噪比最大，算法的检测概率和虚警概率较好。