如果采用改善物理硬件的方法来获取人们满意的高分辨率图像,则成本较高,而且有时难于实现。因此有必要考虑一种能够克服这些限制的新措施来提高图像空间分辨率。超分辨率重建技术就在这种背景下应运而生。

暗通道去雾matlab源代码脱氢表雄酮 概括 这是雾度消除算法的MATLAB源代码，该雾度消除算法使用简单的图像增强技术（例如细节增强，伽玛校正和单比例图像融合）对模糊的输入图像进行除雾。 计算流程如下： 输入图像->细节增强->伽玛校正->暗通道基于先验的权重图计算。 ->单比例图像融合->后处理->输出图像 该源代码包括所有计算步骤，但由于版权限制，自适应音调重新映射后处理除外。 运行代码 在MATLAB R2019a中执行文件mIFDH_demo.m可以并排查看模糊的结果。 定性结果 注意：通过执行此源代码获得的结果与此处显示的定性结果不同。 原因是排除了自适应音调重映射后处理。 参考 在任何与使用源代码有关的出版物中，请引用以下参考文献：

本文档是基于图像增强技术的频域滤波算法研究,主要是关于图像增强的频域滤波算法。

描述了在空间域!频率域以及数学形态学上的图像增强技术,分析和讨论了空间域和频率域以及形态学三种方法在指纹上的应用"由于采用单一的图像增强技术不能达到令人满意的效果,有必要将多种方法结合使用"经过实验处理后得到的结果图像,表现出指纹中的突出特征,实验结果中有些特征是单一图像增强技术不能提取出来的

低光图像增强 基于以下论文，通过光照图估计实现两种低光图像增强技术的 Python 实现： 稳健曝光校正的双光照估计 [] LIME：通过照明图估计进行低光图像增强 [] 这两种方法都基于 retinex 建模，旨在通过保留图像的突出结构来估计光照图，同时去除多余的纹理细节。 为此，两篇论文都使用了相同的优化公式（参见参考资料）。 与第二篇论文（以下称为 LIME）相比，第一篇论文（以下称为 DUAL）引入的新颖性在于对原始图像及其倒置版本的该映射的估计，它允许校正曝光不足和过度曝光图像的暴露部分。 此存储库中实现的代码允许使用这两种方法，可以从脚本参数中轻松选择。 安装 这个实现在python>=3.7上运行，使用pip安装依赖： pip3 install -r requirements.txt 用法 使用demo.py脚本来增强您的图像。 usage: demo.py

1. 利用二个低通邻域平均模板（3×3和9×9）对一幅图像进行平滑，验证模板尺寸对图像的模糊效果的影响。 2. 利用一个低通模板对一幅有噪图像（GAUSS白噪声）进行滤波，检验两种滤波模板（分别使用一个5×5的线性邻域平均模板和一个非线性模板：3×5中值滤波器）对噪声的滤波效果。 3. 选择一个经过低通滤波器滤波的模糊图像，利用sobel和prewitt水平边缘增强高通滤波器（模板）对其进行高通滤波图像边缘增强，验证模板的滤波效果。 4.选择一幅灰度图像分别利用 一阶Sobel算子和二阶Laplacian算子对其进行边缘检测，验证检测效果。

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