用指数低通滤波器进行图像增强.rar

使用matlab对图像进行对比度调节，图像增强和复原的目的是为了提高图像的质量，如去除噪声，提高图像的清晰度等。图像增强不考虑图像降质的原因，突出图像中所感兴趣的部分。如强化图像高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显；如强化低频分量可减少图像中噪声影响。图像复原要求对图像降质的原因有一定的了解，一般讲应根据降质过程建立“降质模型”，再采用某种滤波方法，恢复或重建原来的图像。

基于HSI(Hue, Saturation and Intensity)颜色空间提出一种快速偏振光学去雾方法。利用HSI颜色空间中强度与颜色无关的优势,在强度通道中利用偏振光学去雾方法进行去雾处理,然后利用颜色恒常性校正方法对图像的颜色畸变进行校正。该技术不仅具有良好的图像细节恢复能力,还有效地提高了偏振光学去雾方法的计算效率。与目前流行的去雾方法进行对比后可知,该技术可以得到更好或者相同的实验效果,但其执行效率更高。所提出的方法在图像实时去雾和视频去雾领域有广阔的应用前景。

基于matlab的直方图均衡化的彩色图像增强程序，通过matlab仿真，比较均衡化后的还原图像与输入原始真彩色图像，输出图像轮廓更清晰，亮度明显增强

本代码基于Opencv的CLAHE图像处理技术。基于论文 “基于CLAHE的X射线行李图像增强”，王建。

图像增强是数字图像的预处理，对图像整体或局部特征能有效地改善。我们讨论了基于直方图的均衡化和规 定化处理的图像增强技术基本原理，给出了相关推导公式和算法；同时，以一个灰度图像为例，用MATLAB语言实现了直 方图均衡化和规定化增强处理，并给出了具体程序、实验结果图像及直方图。结果表明，直方图均衡化和规定化处理能有 效改善灰度图像的时比度差和灰度动态范围。

彩色补偿的matlab代码很棒的水下图像增强 作者：李玉峰，黄玉峰 1说明 很棒的水下图像增强方法的集合。 维护论文，代码和数据集。 2相关工作 2.1数据集 U45 [] EUVP [] DUIE [] UIEB [] UWCNN [] 涡轮[] Uw-imagenet [] MHL，牙买加领域[] 2.2论文 2020年 Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Zhou等，基于物理模型反馈的水下图像领域自适应对抗学习。 [][代码] Marques等人的L2UWE：使用局部对比度和多尺度融合有效增强弱光水下图像的框架。 [] [] Islam等人，《快速水下图像增强功能可改善视觉感知》。 [] [] 2019年 Anwar等人，“深入研究水下图像增强功能：一项调查”。 [] [] Li等人，《水下图像增强基准数据集及其他》。 [] [] Roznere等人，水下机器人基于模型的实时图像色彩校正。 [] [] Jamadandi等人的“基于样例的水下图像增强技术”通过小波校正变换进行了增强。 [] [] Song等人，“利用

基于matlab图像增强的比较及其理论分析；对灰度图片模拟加入噪声；利用matlab对加入噪声的该图片进行处理，记录每一种方法的过程，并进行比较，分析哪种噪声的所对应的增强方法效果最好；在进行处理时要对每一步处理进行理论分析

针对红外图像边缘模糊，对比度低的问题，文中研究了改进的中值滤波和改进的Sobel边缘检测对红外图像进行处理。在对处理后图像的特征进行分析的基础上，研究了改进的Laplace金字塔分解的图像融合算法，并基于CUDA并行处理技术，在可编程GPU上实现了红外图像快速增强的目的。该算法结合GPU的内存特点，应用纹理映射、多点访问、并行触发技术，优化数据的存储结构，提高数据处理速度，适用于对红外图像增强的实时性要求较高的领域。实验结果表明，该算法有较好的并行特性，能充分利用CUDA的并行计算能力，提高了红外图像增强的实时性，处理分辨率为3 096×3 096的红外图像时加速比达32.189。

针对红外与可见光图像融合结果中边缘区域失真严重、对比度差的问题,提出一种基于多尺度顺序 翻转算子(MSSTO)和非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像增强融合算法.首先,采用NSCT将图像分解成 高低频系数;其次,利用MSSTO从低频系数中提取出有效的亮、暗信息,并将其注入到融合低频系数中以 合成最终低频系数;再次,高频系数采用局部空间频率加权(LFSW)与区域能量取大的融合方案;最后,对 合成的高低频系数进行反NSCT得到融合图像.实验结果验证了所提出算法的有效性.