冲击过滤器的思想是局部应用膨胀或侵蚀过程，这取决于像素是属于最大值还是最小值的影响区域。 在基于拉普拉斯算子（Kramer-Bruckner，1975）的集合 {-1, 0, +1} 中使用符号函数（也称为符号）来决定膨胀和腐蚀之间的关系。 应用此程序会在两个影响区域之间的边界处产生称为冲击的明显不连续性。 这样，最终的方程变为 u_t=sign(delta(u) .* |gradient(u)|。 产生的效果基本上是输入图像的增强/锐化。 F. Guichard, J. Morel; “关于两个经典冲击滤波器及其渐近线的注释”； Michael Kerckhove（编辑）：尺度空间和计算机视觉中的形态学，LNCS 2106，第 75-84 页； 纽约斯普林格； 2001 年。 G. Aubert, P. Kornprobst; “图像处理中的数学问题”； 应用数学科学 147； 斯

【图像增强】基于可见边缘的梯度比率实现图像增强matlab源码.zip

matlab对图像的增强代码 光照不均匀图像增强处理系统设计与实现 [toc] 概述 本文主要针对光照不均图像进行矫正处理，其中算法思想是拉高欠曝光区域亮度，降低高曝光区域亮度。从而促使整张图看起来和谐。 意外的是，本文算法对低光照图像处理也有特别好的效果。 备注： 本仓库首次上传代码时间为：6-5号，在答辩结束之后才会将论文上传上来。原理在论文内解释。 目录结构 C:. ├─.idea │ └─inspectionProfiles ├─cds_arithmetic │ └─data │ ├─done │ │ ├─179 │ │ ├─6 │ │ ├─778 │ │ ├─girl │ │ └─matlab │ └─src │ ├─high │ └─low └─retinex ├─data └─__pycache__ 配置环境 python3.x opencv3.x or opencv4.x 使用方法 配置好环境可以直接运行。 git remote add origin git@github.com:sexjun/-1602--.git git push -u origin master

基于曝光融合框架的对比度增强算法(python) 一种精确的对比度增强的算法。具体来说，我们首先使用光照估计技术为图像融合设计权重矩阵。然后，用相机的响应模型合成多重曝光图像。接下来，我们找到最佳的曝光率，为了合成图像在原始图像曝光不足的区域进行更好的曝光。最后，输入图像和合成图像根据权重矩阵进行融合以获得图像增强的结果。实验表明，相比其他优秀的方法，我们的方法可以得到对比度和亮度失真更少的结果。

MATLAB教学视频空间域图像增强之图像的空间域滤波算法篇-MATLAB教学视频：空间域图像增强之图像的空间域滤波（算法篇）.pdf MATLAB教学视频，数字图像处理类：本期视频时长约70分钟，首先对图像空间域滤波的数学机理，即二维相关和二维卷积计算，进行了详细的介绍；然后通过大量的计算案例，全方位解析了MATLAB图像空间域滤波函数imfilter的具体用法，并深入讲解了imfilter函数的各个设置选项。 因为教学视频太大，无法上传，这里附上教学课件，供同学们参考。 需要教学视频的同学，请联系课件里的 QQ：993878382，或者是微信号：sxqiuso

关于图像增强近三年的经典论文、代码、数据集合集（绝对有用）

由于天气和光照等外部因素的影响，经常会出现亮度和亮度低的影像。此处将基于Retinex理论的算法和经颜色空间变换后对亮度和饱和度分量进行增强的算法进行结合，提出一种根据多尺度Retinex理论的改进算法，在保证色调基本不变的情况下，对亮度和饱和度进行调整，同时加入影像边缘细节特征，使增强后的影像更加符合人眼视觉特性，亮度和尺寸减小提高，影像细节更丰富，并且避免了颜色失真。

图像增强的一篇论文，思路和损失函数比较清晰

matlab代码，基于PCNN的图像边缘提取、图像分割、图像去噪、图像增强

本文档详细介绍了遥感图像增强和去噪的基本原理，以及在matlab里面如何去实现这些操作，代码已提供，可让你快速理解并掌握