本文讨论了在指纹识别技术的各个阶段中的关键算法，并对这些算法进行了深入的分析，为指纹识别的进一步研究提供了理论依据。

Homomorphic_filter 一个基本的同态滤镜应用程序，用于图像增强和校正。该脚本是使用离散傅里叶变换开发的，目的是在科学背景下解决光学显微镜图像的不均匀照度问题。该应用程序包括减少像素数的压缩参数“ Comp”，与傅里叶变换关联的三个参数，这些参数管理滤镜的饱和度，清晰度和强度。这些应适用于所有特定情况。该应用程序还包含一个“安全图像比例”复选框，使图像比例未得到处理（大部分时间...）。 目前该脚本不支持批处理，我可能稍后再添加。 希望它会有用！ -。exe和.py（python 3）中提供的应用程序，请注意，您的防病毒软件可能会害怕.exe-

针对低照度条件下图像降质严重的问题, 提出了一种基于深度卷积神经网络(DCNN)的低照度图像增强算法。该算法根据Retinex模型合成训练样本, 将原始低照度图像从RGB (Red Green Blue)空间转换到HSI (Hue Saturation Intensity)颜色空间, 保持色度分量和饱和度分量不变, 利用DCNN对亮度分量进行增强, 最后将HSI颜色空间转换到RGB空间, 得到最终的增强图像。实验结果表明, 与现有主流的图像增强算法相比, 所提算法不仅能够有效提升亮度和对比度, 改善过增强现象, 而且能够避免色彩失真, 主观视觉和客观评价指标均得到了进一步提高。

基于二进小波变换的图像增强matlab源代码,通过编译

论文对比分析了人脸识别预处理过程中图像增强的处理算法，中值滤波和直方图均衡化。分析了OpenCV机器视觉库的优点和使用方法，在VC++6.0和Matlab开发环境下实现了所分析的算法，并在ORL人脸库上进行实验。实验结果表明文中所采用的算法处理人脸样本效果明显，具有较强的针对性，适合用于对人脸图像进行预处理，且OpenCV机器视觉库可以作为人脸识别系统的开发工具。

经典retinex_mccann99图像增强MATLAB程序，用于消除图像的光照不均匀性

在水下拍摄的图像通常会遭受质量下降的问题，例如对比度低，细节模糊，颜色偏差，照明不均匀等。作为图像处理和计算机视觉中的重要问题，水下图像的恢复和增强是是许多实际应用所必需的。 在过去的几十年中，水下图像的恢复和增强已经吸引了越来越多的研究工作。 然而，仍缺乏对相关成就和改进的全面，深入的调查，尤其是水下图像数据集的调查，这是水下图像处理和智能应用中的关键问题。 在本次博览会中，我们首先总结了120多项有关水下图像恢复和增强的最新进展的研究，包括技术，数据集，可用代码和评估指标。 我们分析了现有方法的贡献和局限性，以促进对水下图像恢复和增强的全面了解。 此外，我们对五种水下场景中的代表性方法进行了详细的客观评估和分析，从而验证了这些方法在不同水下条件下的适用性。 最后，我们讨论了水下图像恢复和增强的潜在挑战和未解决的问题，并提出了未来可能的研究方向。

自己改良的非线性变换图像增强方法的matlab程序，用在了我的毕业设计里面实测可用，请赐分。

非均匀光照处理，水下图像付原代码，水下图像增强

用Java写的一个图像处理小DEMO，实现了直方图均衡、高斯模糊、中值滤波、边缘查找、灰度化、二值化这六种功能，提供所有源代码和jar文件。 使用BlueJ开发。 Ps：QIT和济大的同学千万别用这个当课程设计，会重的。