图像增强python算法，使用的时候直接导入jupyternotebook 中即可

该增强工具是第二版，较第一版有很大改进，内含测试x射线原始图，瓦里安探测器原始图，康众探测器原始图，东芝探测器原始图，品臻探测器原始图。以及线对卡的测试图像。

本文以数字图像为载体，研究红外图像的边缘检测技术，并进行红外图像目标边缘检测和提取的应用。针对红外图像的边缘检测，不仅需要对采集到的图像进行预处理，而且要针对特定的目的进行具体的应用程序开发。为了提高程序的运行效率，使检测结果更具实时性和鲁棒性，本课题在Windows 操作系统上借助Visual Studio以及MATLAB进行数字图像处理的处理和相关的理论知识研究，大大提高了工作效率。 首先介绍了相关的实验平台，然后研究数字图像处理的核心方法，包括图像的获取、颜色空间变换、线性和非线性变换以及边缘检测等，包括了Sobel算子、Prewitt算子和Robert算子，以及Log算子和Canny算子；最后重点展示了红外图像边缘增强效果和边缘检测效果，并通过对比实验，得到本文中较好的检测方法。

图像去雾（增强）算法，2019年的一篇sci程序（matlab），欢迎引用对比，Multilayer Fusion and Chunk-Based Transmittance Estimation for Natural Hazy Image Enhancement

整理了近几十年图像增强相关论文，方便大家查看写国内外现状等等，祝大家论文多多！！！

主要是用于图像增强的，效果还行；是通过分段线性增强的方法去对图像进行处理的，是比较传统的方法，初学者可以在其基础上进行改进并加以使用

（1）图像增强：灰度线性变换、直方图均衡化方法、同态滤波方法 （2）图像的几何变换：图像的位置变换、图像的形状变换 （3）图像噪声的抑制：均值滤波、中值滤波、边界保持类平滑滤波 （4）图像的锐化处理：一阶微分算子、二阶微分算子 （5）图像分割：阈值方法、边缘检测法、区域提取方法 （6）二值图像处理：腐蚀与膨胀、开运算与闭运算 （7）彩色图像处理：彩色图像的常规处理、彩色图像的平衡处理、彩色图像的彩色补偿处理 （8）图像变换：傅里叶变换、离散余弦变换、沃尔什变换、斜变换、小波变换

彩色图像增强的几种方法研究比较 自己下下来的，

基于灰度信息量直方图的图像增强算法设计

用MATLAB语言实现了同态滤波法来对图像进行增强，效果很好