这是关于小波变换的多聚焦图像融合的MATLAB代码，针对不同的频率域选择了不同的融合规则

非均匀光照图像自适应Gamma增强算法

针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于 DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数 特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为 融合准则,突出和增强了

针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于 DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数 特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为 融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明:与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示 了源图像中的边缘和细节信息,对比度和清晰度都有所提高.该算法用matlab得以实现。

自己编写的彩色图像自适应增强的完整代码，下载后配置环境即可运行。无C币的可以直接在我博客留言，我会发送给你。https://blog.csdn.net/u013921430/article/details/83865427

今天小编就为大家分享一篇Python cv2 图像自适应灰度直方图均衡化处理方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧

为了解决煤泥浮选泡沫图像分割中传统分水岭算法的过分割问题,提出了一种基于自适应标记提取的改进分水岭算法。该方法首先对浮选泡沫图像进行高斯滤波,再运用基于形态学的扩展最大值技术从泡沫图像中自适应提取标记,利用标记对梯度图像进行修改,最后使用分水岭算法对修正后的梯度图像进行分割。试验结果表明,改进后的算法克服了标记提取需要先验知识、分割过程繁琐等问题,使参数选取更加合理,分割结果更加准确。

基于FHT-CC的流场图像自适应运动矢量估计方法

使用Python3实现了图片的亮度的自适应调整的算法，解决了图片亮度不一的问题。

针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于 DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数 特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为 融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明:与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示 了源图像中的边缘和细节信息,对比度和清晰度都有所提高.该算法用matlab得以实现。