模板为3×3，k＝3的K近邻均值滤波器。 1. K近邻均值滤波器 K近邻均值滤波器

本系统目的是使模糊的人脸图片变清晰, 核心问题是去模糊，与图像超分辨率和图像修复问题不同。图像超分低分辨率图像与高分辨率图像本身差别不大，只有细微的极小局部的差别，而图像修复则是图像中缺失一部分，需要复原成原图，除去缺失部分其余部分和原图一模一样。总之，模糊图像增强是一个全局的图像超分问题和局部的图像修复的结合问题，核心是图像去模糊。

针对Retinex算法在去雾时会出现光照不均匀、彩色失真等情况,提出了一种基于低照度的有雾彩色图像增强算法。该算法首先将红-绿-蓝(RGB)图像转换到色调-饱和度-亮度(HSV)空间区域,对亮度(V)分量进行提取,将单尺度Retinex算法作用于V分量后对V分量进行伽马校正;将MSRCR 算法中的高斯滤波器改为引导滤波并进行低通滤波;最后将改进的SSR算法、MSRCR算法、基于拉普拉斯金字塔的Retinex算法得到的图像进行加权融合。该算法能够得到很好的去雾效果,有效地抑制光晕并改善色彩失真等问题。经所提算法处理后,图片的相似性、信息熵等指标均得到了提升。

分析研究了基于小波变换的图像增强原理和方法,对 X线医学图像进行3层小波分解,得到各层 的小波系数;采用不同的增强算法对不同层次的小波系数进行处理;利用处理后的小波系数进行小波逆变 换,得到增强后的图像。实验结果表明该方法的增强效果明显优于直方图均衡化方法,既提高了图像的整 体对比度,又突出了图像的局部细节,同时还抑制了噪声。

在MSR图像增强算法的基础上进行了改进，采用RGB与HSV颜色空间的快速转换算法，并在MSR算法中用快速均值滤波代替高斯模板卷积，提高算法运算速度；对增强后的图像采用自动截断式对比度拉伸方法，提高增强后图像的对比度。实验结果表明，本算法在提高图像质量的同时，算法速度提高3~4倍。

本matlab代码采用小波变换的图像增强自适应算法，效果很好。

【达摩老生出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：matlab对图像进行频率域图像增强，计算并画出此图像的中心化频率谱，用拉普拉斯算子对此图像锐化 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系我进行指导或者更换。 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

基于matlab数字图像增强处理.doc

基于matlab数字图像增强处理-毕业论文

1 了解空域增强的基本原理 2 掌握平滑滤波器和锐化滤波器的使用 3 掌握图像中值滤波增强的使用 4 了解频域增强的基本原理 5 掌握低通滤波器和高通滤波器的使用实验原理