基于直方图均衡化图像增强算法分析

使用亮通道的快速图像增强算法

微光成像技术的核心在于采用不同于传统电荷耦合器件(CCD)的、能够对低光照响应的增强CCD(ICCD)图像传感器来获取目标图像信息。然而，在微光成像时，较差的光照条件与极低的光辐射量将导致目标图像质量（对比度及信噪比等）与正常环境相比有较大程度的下降，从而严重限制了其应用。因此，在分析微光图像特点（低信噪比、低对比度）的基础上，为了改善微光图像的质量和分辨率，提出了一种综合的微光图像增强算法，并且通过室外成像实验证明了该算法的有效性。研究表明，当环境照度降低到0.7 lx以下水平时，该算法依然有效。

摘要：本文首先对图像采集卡系统的组成、整体方案和可行性进行了论证，然后给出了图像采集卡的硬件设计。用VHDL和原理图结合的方法对FPGA进行编程，实现了图像采集系统的各个功能模块。接下来提出一种采用设计的FPGA卡实现带修改参数的灰度变换图像增强算法，给出算法的详细表达式及其实现的定点化子程序，并且给出了图像算法在FPGA中采用VHDL语言的具体实现。，对算法的有效性进行了测试，比较了采用该算法及不采用该算法2种情况下的图像增强效果。 　　0 引言 　　图像在采集过程中不可避免地会受到传感器灵敏度、噪声干扰以及模数转化时量化问题等因素影响而导致图像无法达到人眼的视觉效果，为了实现人眼观察或

【程序老媛出品，必属精品，亲测校正，质量保证】 资源名：MATLAB实现图像增强算法程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明： 基于MATLAB实现图像增强算法程序，包含完整源码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员

几种常用语音增强算法的研究，吴晓宇，，语音增强算法是语音信号处理领域一个重要分支，它通过对语音信号进行预处理，抑制或消除背景噪声，提高语音质量。本文介绍了谱减

为提高煤矿井下低照度、大噪声图像的可观测性，提出了一种基于非下采样轮廓波变换的矿井图像增强算法，该方法克服了常规图像增强算法无法兼顾对比度提高与噪声抑制的不足。根据Retinex理论，推导出了低照度含噪声图像的Retinex增强框架，该框架解除了噪声对估计光照图的干扰，并且分离实现了图像的对比度提高和噪声抑制。依据该图像增强框架，首先利用非下采样轮廓波变换将输入图像分解为低频子带系数和高频方向子带系数，解除估计光照图与抑制噪声的耦合;然后在轮廓波变换域，利用R，G，B三个颜色通道的低频子带系数，求出3个低频子带系数的亮通道图像，但该亮通道图像存在细节突变和过低灰度值，不符合光照图缓慢变化的特征，对亮通道图像做进一步的Gamma校正和均值滤波，获得灰度值提高了的平滑光照图估计值;接着在轮廓波变换域，根据阈值函数收缩高频方向子带系数实现噪声抑制;最后，为突显某一频带方向的细节信息和提高整体对比度，将收缩的高频方向子带系数乘以相应的增益完成特定细节加强，再利用细节加强的高频子带系数、低频子带系数和光照图估计值重构出整体对比度提高的增强图像。数值实验表明，该图像增强算法能够有效地实现矿井图像的

针对多尺度Retinex算法在处理煤矿井下低照度图像时存在细节增强不足和耗时等问题，提出了一种基于光照校正的快速多尺度Retinex算法对煤矿井下低照度图像进行增强。该算法通过计算高斯模糊后图像的每个像素点的亮度值，将图像划分为暗调区域和高光区域，并对不同区域进行光照校正，从而降低高光区域的亮度，保证不过分曝光，同时提升较暗区域的亮度，凸显更多细节信息；利用三次快速均值滤波代替高斯滤波来估计光照强度，减少算法耗时。实验结果表明，该算法能有效提高图像的亮度和对比度，增强图像中暗调区域和高光区域的细节，具有较快的处理速度。

使用R的集成方法 ######我已经完成了关于集成方法的个人项目（论文）。 首先，我对不同的集成方法进行了背景研究，然后在基础机器学习算法上实现了Boosting，AdaBoost，Bagging和随机森林技术。 我使用了提升方法来提高弱小的学习者（如决策树桩）的性能。 为决策树（包括回归和分类问题）和KNN分类器实施装袋。 将随机森林用作分类树。 我已经在使用不同阈值的逻辑回归算法上实现了一种特殊的增强算法，称为“ AdaBoost”。 然后绘制不同的图形，例如错误率与增强，装袋和随机森林迭代的关系。 比较装袋与提振的结果。 在应用集成方法之前和应用集成方法之后，分析了分类器的性能。 使用了诸如交叉验证，MSE，PRSS，ROC曲线，混淆矩阵和袋外误差估计之类的不同模型评估技术来评估集成技术的性能。

Matlab视差增强算法，通过RGB三通道增强