研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数，根据平均值和方差调整图像的强度和对比度，以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强，不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明，该算法可以有效增强图像的局部细节。

matlab开发-平均阈值局部图像阈值。meanthresh执行简单的本地图像阈值。

Phansalkar 方法描述于： N. Phansalkar、S. More、A. Sabale 和 M. Joshi，“用于检测多样性染色细胞学图像中细胞核的自适应局部阈值”，2011 年国际通信和信号处理会议，2011 年，第 218-220 页： IEEE。

SLGS模型不能处理灰度不均图像，而RSF模型对初始轮廓较敏感。为此，将RSF模型定义的局部信息融入SLGS模型中，提出一个以偏微分方程形式表达的活动轮廓模型。利用SLGS模型全局拟合量和RSF模型局部拟合量的线性组合构造符号压力函数，调整拟合量的权重以提升模型对灰度不均图像的处理能力和轮廓初始化的灵活性，并利用高斯滤波正则水平集函数法实现水平集函数的正则化。实验结果表明，该模型的分割结果比SLGS模型更准确。

matlab边缘增强的代码PNLS — Matlab实施 该存储库包含以下论文的Matlab实现： 具有客观评估的像素级非局部图像平滑 摘要：随着图像处理技术的飞速发展，图像平滑由于其在图像编辑和增强等其他图像处理任务中的重要作用而受到越来越多的关注。 但是，图像平滑方法的评估是在没有适当的地面真实图像的情况下对数据集进行的主观评估。 因此，具有合理基础的图像平滑基准对于繁荣图像平滑社区至关重要。 在本文中，我们构建了一个新的Nankai平滑（NKS）数据集，其中包含$ 200 $通用图像，这些图像由自然纹理和结构图像混合而成。 结构图像具有固有的平滑度，可以放心地作为基础事实。 在我们的NKS数据集上，我们全面评估了14种流行的图像平滑算法。 此外，我们提出了一种新颖的像素级非局部平滑（PNLS）方法，可以更好地利用自然图像的非局部自相似性来很好地保留平滑图像的结构。 在几个基准数据集上进行的大量实验表明，我们的PNLS在图像平滑任务上非常有效。 全面的消融研究还揭示了我们的PNLS在图像平滑方面的工作机制，为了进一步证明其有效性，我们将提出的PNLS应用于语义区域平滑，细节/边缘增

LBP直方图MATLAB代码卫生组织 基于二阶梯度直方图的新型局部图像描述符 该存储库包含“”论文的代码（在Matlab中）。 引文 @ARTICLE{6891351, author={D. Huang and C. Zhu and Y. Wang and L. Chen}, journal={IEEE Transactions on Image Processing}, title={HSOG: A Novel Local Image Descriptor Based on Histograms of the Second-Order Gradients}, year={2014}, volume={23}, number={11}, pages={4680-4695}, keywords={feature extraction;gradient methods;image classification;image enhancement;image matching;novel local image descriptor;HSOG;retinal image;geometric

行业资料-交通装置-一种基于局部图像特征的人车自动识别方法.zip

实现的 Sauvola 方法使用积分图像来快速计算阈值函数。 Sauvola 方法描述于： J. Sauvola 和 M. Pietikainen，自适应文档图像二值化，模式识别 33，2000。 - http://www.mediateam.oulu.fi/publications/pdf/24.pdf 本文描述了使用积分图像提供 20 倍加速（根据论文）的修改： F. Shafait、D. Keysers 和 TM Breuel，使用积分图像有效实现局部自适应阈值技术，文档识别和检索 XV，2008 - http://www.dfki.uni-kl.de/~shafait/papers/ Shafait-高效二值化-SPIE08.pdf 一篇评估二值化方法的论文： P. Stathis、E. Kavallieratou 和 N. Papamarkos - 二值化算法的评估

TV模型在修复图像时对整个待修复图像进行迭代，文章提出了针对破损区域进行修复的局部修复模型，大大缩短了修复时间；并在有关改进方法的基础上，引入改进的相关度，使修复效果更好。实验结果表明，在迭代次数相同的条件下，该修复模型比TV模型和有关改进的TV模型的图像修复效果更好，所用时间更短。

matlab开发-Sauvola局部图像阈值。Sauvola二值化方法非常适合于光线不足或文档有污点的情况。