多尺度retinex算法实现，用的是matlab，测试通过，里面的三个参数可以自己设置

多尺度高斯模型的图像色彩增强Matlab代买，对于大雾天气下可以实现透雾。并且对于阴影下可以使得图像细节也变得清晰，效果挺不错，不过对于视频序列效率不足。

多尺度熵 matlab程序，可以运行 样本熵 模糊熵 排列熵 多尺度熵 层次熵 多尺度排列熵 信息熵

基于超像素合并的遥感图像多尺度分割，先将图像进行分割成超像素区域。然后按照一定的合并准则进行合并，参考文献《A Bilevel Scale-Sets Model for Hierarchical Representation of Large RemoteSensing Images》发表在2016年TGRS上

基于小波变换的多尺度图像边缘检测matlab源代码

这是contourlet工具箱，即所谓的塔型方向滤波器组（PDFB），里面有四个例子，分别是decdemo, nlademo, nlademo2, and denoisedemo.下载后，可以先找到这几个demo程序，学习一下怎样使用，有问题联系我~~~~~

：高分辨率遥感影像中丰富的空间结构信息和地理特征信息提取需要在多种不同的尺度下 进行，而传统的基于像素光谱特征的影像分割和单尺度影像信息提取方法在这方面存在明显的缺 陷．基于区域的面向对象影像分析方法，为高分辨率遥感影像信息提取提供了新的思路，其关键的 核心问题在于实现对高分辨率遥感影像的多尺度分割．本文提出了一种基于相邻影像区域合并异 质性最小的面向对象多尺度分割算法．影像分割试验结果表明：该方法可以根据任意特定尺度下的 影像分析任务或任意感兴趣尺度的地物目标，调整影像分割的尺度参数，从而获得特定尺度下感兴 趣的影像区域(对象)作为后续面向对象影像分析和应用的基础

Retinex是一种常用的建立在科学实验和科学分析基础上的图像增强方法，它是Edwin.H.Land于1963年提出的。就跟Matlab是由Matrix和Laboratory合成的一样，Retinex也是由两个单词合成的一个词语，他们分别是retina 和cortex，即：视网膜和皮层。

改程序用于计算多尺度排列熵，度量信号复杂度

修改图片路径即可运行，实现了基于相关性的指纹图像增强的算法，增强效果良好。