% Paper: Ngaiming Kwok and Haiyan Shi, Gu Fang, and Guang Ha, "Adaptive Scale % Adjustment Design of Unsharp Masking Filters for Image Contrast Enhancement," % in Proc. 2013 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, % 2013, pp. 884-889

用matlab实现图像对比度增强算法的源代码，很实用。

数据融合matlab代码从多重曝光图像中学习深层单图像对比度增强器 抽象的 由于不良的照明条件和数字成像设备的动态范围有限，因此记录的图像通常曝光不足/曝光过度且对比度较低。 大多数以前的单图像对比度增强（SICE）方法都会调整色调曲线以校正输入图像的对比度。 但是，由于单个图像中的信息有限，这些方法通常无法揭示图像细节。 另一方面，如果我们可以从适当收集的培训数据中学习更多信息，则可以更好地完成SICE任务。 在这项工作中，我们建议使用卷积神经网络（CNN）来训练SICE增强器。 一个关键问题是如何为端到端CNN学习构建低对比度和高对比度图像对的训练数据集。 为此，我们建立了一个大规模的多重曝光图像数据集，其中包含589个精心挑选的高分辨率多重曝光序列和4,413张图像。 采用十三种代表性的多曝光图像融合和基于堆栈的高动态范围成像算法来生成每个序列的对比度增强图像，并进行主观实验以筛选质量最好的图像作为每个场景的参考图像。 利用构建的数据集，可以轻松地将CNN训练为SICE增强器，以改善曝光不足/曝光过度图像的对比度。 实验结果证明了我们的方法相对于现有SICE方法的优势，并且具有很

主要介绍了Python 图像对比度增强的几种方法(小结)，文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

matlab开发-彩色图像对比度增强。这个程序演示了色彩空间中对比度增强的概念。