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

空域增强、频域增强、图像锐化 支持阈值滤波、均值滤波、中值滤波 Kirsch算子、Laplace算子、Prewitt算子、Roberts算子、Sobel算子、 Butterworth高通滤波、Butterworth低通滤波、模板滤波等算法

自己写的C#小程序实现图像模糊处理：1、高斯滤波；2、频域低通滤波法；3、中值滤波法；4、均值滤波；图像锐化处理：拉普拉斯锐化；图像增强：伪彩色增强

Matlab基于小波变换的图像增强的一些文献-基于小波变换的数字图像增强方法及实现.pdf 希望可以对大家有帮助

图像处理中的各种变换工具，基于vc++6.0完成，功能强大，可以实时采集图片（USB摄像头）。

图像增强 色彩恢复retinex.m

为了解决在弱光照条件下，采集系统采集回的图像对比度低的问题，提出采用多段式线性灰度变换的方法来进行图像增强处理。该方法首先在FPGA中统计一副图像的灰度直方图，然后根据直方图特点，自动生成映射函数，并进行灰度映射运算。实验结果表明此方法满足实时性要求且处理后的图像动态范围增加，对比度明显提高，对弱光照条件下采集的图像具有较好地增强效果。

在视频降噪方面，从帧内与帧间两个角度对视频降噪方法进行了研究。研究 了现有的各种帧内视频降噪方法，主要包括邻域平均法、次序统计滤波器、维纳滤波器、频域滤波方法和小波域滤波方法，并对这些方法进行了实验。针对小波 域滤波实时性差的问题，利用提升框架计算简单，计算速度快，节省内存等特点， 加快了小波分解与重构的速度，从而提高了小波域滤波的实时性。由于帧间滤波 方法(也叫做时空滤波器)考虑了视频图像帧间相关性强的特点，因此具有更好的去噪效果，论文主要研究了时域平均滤波方法和自适应递归滤波方法。最后提 出了一种基于提升框架的实时视频降噪方法，该方法结合了帧内滤波方法与帧间 滤波方法，实验结果证明了该方法的有效性。 在视频对比度增强方面，针对某些视频图像，尤其是红外视频图像，对比度 低的特点，研究并实现了提高视频对比度的各类方法，包括直方图均衡、双向直 方图均衡以及基于小波变换的对比度增强方法。

这是图像增强代码的整理，也是基础常见的图像增强代码，共六种：Retinex图像增强（3种）、灰度拉伸、直方图均衡化、自适应直方图均衡化等，代码均可正常运行，省去了你去到处搜索的时间，更专注于自己的实验。

Python实现GIMP色彩增强插件，主要在CMYK，BGR和HSV颜色空间进行处理。