毕业设计作品，可以演示多种图像增强算法的效果，可以作为MATLAB图像处理技术的学习工具使用。

机器学习图像数据采集、筛选以及图像增强的代码实现，适用于机器学习的入门新手。该资源完成了图像数据从采集到标签与图像一一对应的筛选再到图像增强、数据扩大的一条龙流程。代码可以流畅运行，内附使用说明。

数字图像处理：3第三章 空间域图像增强.pdf

基于拉普拉斯算子的图像锐化（边缘检测）C++代码

主要介绍了Python图像的增强处理操作,结合实例形式分析了使用ImageEnhance类处理图片的亮度、对比度、色度以及锐度等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

对目标检测数据集进行图像增强，使用遮挡的方法 数据集使用voc数据集

论文基本思路： 在 HSI 颜色空间下，对 I 分量进行处理，裁剪成 相同大小的 n×n 图像块，进行同态滤波，以此实现局部增强，但拼接图像时，在边缘必然会存在颜色突变，造成块效应，因此需要解决这个副作用。作者将相邻的图像块分为水平和竖直两类，利用边界处左右两边的像素进行均值滤波，以此来消除块效应。增强后的 I 分量再重新与 S 和 H 分量组合并还原到 RGB 空间。 代码实现 论文中已经给出了部分关键代码，因此复现起来很简单。

分别用直方图，自适应，对比度调整方法实现彩色图像的增强，有代码，有图片 分别用直方图，自适应，对比度调整方法实现彩色图像的增强，有代码，有图片

对应详解博客为<< Pytorch框架学习路径(九：transforms图像增强（一）)>>的链接为https://blog.csdn.net/weixin_54546190/article/details/125126358?csdn_share_tail=%7B%22type%22%3A%22blog%22%2C%22rType%22%3A%22article%22%2C%22rId%22%3A%22125126358%22%2C%22source%22%3A%22weixin_54546190%22%7D&ctrtid=hsqhW。博客中会有永久的本人录制的代码讲解视频百度网盘链接。

指纹图像处理；指纹提取；指纹图像增强；Gabor滤波器