压缩感知理论在数据获取、数据存储/传输、数据分析和处理方面有很大优势,成为近年来的研究热点.考虑到大多数图像信号信息分布有差异,编码端,在对图像分块的基础上,融合熵估计和边缘检测方法计算各图像块的信息含量,再从两个不同的角度进行分类采样:依据信息量多少将图像块分为平滑、过渡和纹理3类,使用不同的采样率采样;依据信息量的分布特征,采用不同的采样率分配策略进行采样.在解码端,根据不同类型的图像块构造不同的线性算子进行重构,再运用改进的迭代阈值算法去除块效应和噪声.实验证明,算法在提升图像重构质量的同时缩短了重构时间,并且对纹理边缘多的图像的重构效果较其他方法理想.

本资源是图像处理方面的基于matlab的关于图像增强的几种算法

本小组研究的课题是基于深度学习的图像识别，最终实现的是对海量图片数据的学习和准确的识别，不仅如此，我们测试了几种不同的分类模型，并比较预测结果，计算预测准确率，对预测方法进行优化，希望得到一种最高效的预测方法，从而实现真正的机器智能化识别。 本小组课设主要基于python开发环境下的scikit-learn标准库以及PIL图像处理库，并采用matplotlib实现最终结果的比对，PIL库用于图像的特征值批量读取，scikit-learn标准库用于分类模型的构建，matplotlib则用于显示最终结果。

包含多个低光照增强数据集，LOL(有对比，弱光和正常光（附论文）)、LIME（无对比（附论文））、GladNet-dataset、MEF、DICM、NPE等数据集,有的数据集太大，放在记事本网盘中，自行提取一下了，，，，，，最多能上传1个g。

为了解决在低照度条件下,可见光成像设备采集的图像亮度低、细节不清晰等问题,提出一种基于亮度通道细节增强的低照度图像处理算法。首先,将图像从RGB转换到Lab颜色模型,将Lab模型中的亮度通道通过指数派生函数校正构造为光照分量,再经过Retinex增强得到初步增强图像。然后,采用结构张量和多尺度引导滤波分别对初步增强图像进行细节提取,并将两种方法提取的细节信息进行了融合。最后,将细节图像和初步增强图像融合得到了目标图像。实验结果主观上得到了亮度合适、细节清晰的增强图像,客观上在亮度失真、信息熵和能量梯度上均有良好且稳定的表现,表明该算法能够有效提高图像的亮度和细节信息,并保持自然的色彩和光照效果。

实现去雾算法，发现其中的问题，并对算法进行改进。 我首先实现了基于暗原色先验的去雾算法，并从运算速度和去雾效果方面进行了一定的改进。 之后，我训练了 AOD 卷积网络来进行图像去雾，并对数据集图片做一定的处理，增加了网络的鲁棒性，去雾效果也很不错。暗原色先验的去雾算法使用 MATLAB 实现，使用 MATLAB 的 GUI 设计了用户界面；AOD 卷积网络使用 Python 实现，使用 pyqt 设计了用户界面。

基于OpenCV的图像处理系统python实现源码+UI界面+项目说明文档(课程设计、整合常用图像处理方法和技术).zip 【实现功能】 文件操作 打开、关闭、保存一幅图像 亮度对比度调节 调整图像的亮度和对比度 几何变换 对图像放大、缩小、旋转、翻转 灰度变换 图像灰度化、图像反转、图像二值化 直方图处理 直方图均衡化和直方图规定化，以及直方图的绘制 加性噪声 高斯噪声、椒盐噪声以及随机噪声 平滑处理 均值滤波、中值滤波、高斯滤波以及双边滤波 锐化处理 选择不同的算子对图像进行锐化，包括 sobel 算子、robert 算子、prewitt 算子、laplacain 算子 频域滤波 高通滤波和低通滤波 边缘检测 选择 laplacian 算子、sobel 算子和 canny 算子进行边缘检测 目标检测 yolov5、人脸检测和图像分割

内容概要：数字图像处理，内汉3*3模板以及可变模板滤波，包括实验的实验报告，有详细介绍，以及附带操作的图片 适用人物：大学数字图像处理课程学习 适用场景：实验学习，用于理解邻域滤波，添加椒盐和脉冲噪声，理解中值滤波 其他说明：内含中值滤波，邻域滤波，不同密度的椒盐噪声与脉冲噪声添加的matlab文件，内容比较容易理解，不懂的地方可以私聊，看到就回，欢迎指正

对逆光图像进行处理，对比其他方法具有较好的还原性