由于图像中所出现的信号多出现在低分量部分,而高频分量部分易出现图像模糊的问题能得到解决,从而凸显图像中的重要信息,弱化或清除不需要的信息,以使图像更为清晰。本文选取有效且易实现的程序语言及算法,进一步增强图像构建框架,根据图像所成效果来进行程序设计以达到目的实现,并完善其功能。对图像进行检验,逐步完善整个算法程序,最终得到所需效果图。

r = truecolor(:,:,1); g = truecolor(:,:,2); b = truecolor(:,:,3); figure plot3(r(:),g(:),b(:),'.') grid('on') xlabel('Red (Band 3)') ylabel('Green (Band 2)') zlabel('Blue (Band 1)') title('Scatterplot of the Visible Bands')

用MATLAB语言实现了同态滤波法来对图像进行增强，效果很好

现在我国尤其是北方城市，工业发达，废弃排放严重，这使得雾霾越来越厉害，让能见度极低。这严重影响了我们的交通系统，导航系统，卫星定位系统等，给人民出行，工作带来极大的不便利。目前市场上高清拍摄设备虽然可以让成像清晰点，但是造价高昂。如果有一套软件处理系统，可以实时地处理含雾的图像，让成像去雾化，让图像变得清晰，将会很受欢迎。 该课题为基于MATLAB的图像去雾系统，采用局部直方图，全局直方图，retinex三种算法进行图像去雾。为了让界面更加美观，可以增加GUI人机交互界面，在GUI上显示去雾前后对比图，方法选择按钮，提示信息框，以及评价参数如灰度直方图，峰值信噪比P

灰度线性变换增强； 同态滤波增强； Retinex图像增强优化算法

利用matlab编写的图像平滑锐化程序，包括：'均值滤波','中值滤波','罗伯特梯度','Prewitt算法','Sobel梯度','Laplace算子','Laplace算子扩展模板','方向算子'

MATLAB 图像增强和边缘检测 图像处理和目标识别

matlab图像增强

较全面的经典的图像增强对比去雾算法，可用于论文实验的对比，全部为MATLAB代码，主要包括RETINEX的各类图像增强代码，直方图各类代码，同态滤波的各类代码等，全部可用！！！！

批量最大化裁剪 1. 数据增强：将原数据旋转一周，每次旋转3度，得到共计120景扩充后的数据； 2.四种不同裁剪方式的裁剪:（1）以左上角为起点；（2）以右上角为起点；（3）以左下角为起点；（4）以右下角为起点；（裁剪大小=24*24，步长=6。小块图像命名时前面加上日期名，并区分不同旋转度数和裁剪方式），要求得到的小块图像中不含任何空值且设置裁剪条件为温度值在220~320之间（去除异常值），对数据进行归一化到0~1之间，公式为（T-273.15+60）/130；每组得到三个日期的小块有效数据集 3.找出每组得到三个日期的数据集的共有数据集（即交集），并统计四种不同裁剪方式得到的共有数据集的