将图像读入matlab，使用相关函数对图片进行直方图均衡化处理，然后显示处理后的图片和直方图。直方图均衡化可以使图像更加清晰。

matlab图像均衡化代码基于＃归一化Gamma变换的对比度有限自适应直方图均衡和色彩校正，用于沙尘图像增强 石正豪，冯亚宁，赵明华，张二虎，何立峰 IET图像处理。 14（4）：747 -756，2020。 在本文中，我们提出了一种基于归一化伽玛变换的对比度有限的直方图均衡化方法，并带有色彩校正，以增强沙尘图像。 ＃先决条件Windows 10 + Matlab 2018b #Demo #Metric您可以运行PSNRSSIM以获得定量结果 ＃数据集 #Citation如果您使用了此代码，请引用我们的出版物！ 谢谢你 ＃致谢 非常感谢所有合著者！

我课程设计认真做的，包括算法实现和实验步骤，很有用~~

matlab图像均衡化代码使用logBCJR算法对串行级联卷积码进行迭代解码 两个编码器的生成器矩阵为G（D）= [1（1 + D ^ 2）/（1 + D + D ^ 2）]。 logBCJR matlab代码受K Vasudevan编写的概率域中BCJR算法的scilab代码启发，可以在处找到。 参考： K. Vasudevan，“使用基于Predictive-DFE的接收器对串行级联Turbo码进行涡轮均衡”，信号，图像和视频处理，Springer，第1卷。 1，没有3，第239-252页，2007年8月。

matlab图像均衡化代码HDR方法和比较 使用各种最新方法的HDR图像生成及其结果比较 使用ILP（反向局部模式）生成HDR图像 根据论文 “通过反向局部模式生成高性能高动态范围图像” by Shih-Chang Hsia and Ting Tseng Kuo IET image processsing, 2015 设置 MATLAB中提供了ILP（反向局部模式）和CLAHE（对比度受限的自适应直方图均衡）的代码 用法 将代码复制到您拥有测试图像的路径。 运行代码后，它将自动将结果HDR图像保存在与代码相同的路径中。 我们还在images文件夹中提供了示例测试图像。 还提供了这些样本图像的结果图像。 比较表 我们为各种方法提供了相同图像的结果。 为了获得图像的定性分析，我建议使用HDR-VDP和HDR-VDP 2视觉指标。 这些指标可以从访问。

该资源主要参考我的博客【数字图像处理】五.MFC图像点运算之灰度线性变化、灰度非线性变化、阈值化和均衡化处理详解，博客地址http://blog.csdn.net/eastmount/article/details/46312145 主要讲述基于VC++6.0 MFC图像处理的应用知识，通过MFC单文档视图实现显示BMP图片点运算处理，包括图像灰度线性变换、灰度非线性变换、图像阈值化处理、图像均衡化处理等知识，并结合前一篇论文灰度直方图进行展示 。其中代码中含有详细注释。免费资源，希望能结合原文学习，也期望对你有所帮助，尤其是初学者！By:Eastmount

这是一份完整的数字图像处理课程设计文件，包含基于VC的数字图像均衡化工程设计文件和一份课程设计报告，另外，里面的调用MATLAB语言进行均衡化只是为了对比，其代码和自行到网上下载。

matlab图像均衡化的代码从RGB图像进行高光谱重建以实现静脉可视化 我们提出了一种数据驱动的方法来从RGB图像中重建高光谱图像。 该方法基于残差学习方法，该方法可有效捕获数据流形的结构，并考虑到存在于RGB图像中的空间上下文信息以进行光谱重建过程。 提出的RGB到高光谱的转换方法可以处理在不同照明下拍摄的图像，这对于实际应用来说是重要的功能。 所提出的方法是通用的，并且可以支持各种应用。 为了展示所提出的转换方法的价值，我们设计并评估了静脉可视化应用程序。 我们使用商用高光谱相机收集了该领域最早的高光谱数据集之一； 我们将此数据集提供给其他研究人员。 我们使用此数据集来训练我们的深度学习模型，并作为比较的基础。 我们的实验结果表明，该方法可提供准确的静脉可视化和定位结果。 数据集结构 下载链接 - 该数据集由成对的207张RGB图像及其相应的超立方体组成。 高光谱图像包含从原始数据中提取的Matlab（ .mat ）格式的光谱范围为820-920nm的34个波段。 整个数据集包含来自13个参与者的信息（图像）。 10个参与者的数据用于培训，其余3个参与者的数据用于测试/验证。 文件

matlab图像均衡化代码LIME：低光图像增强 这是论文“ LIME：通过照明图估计进行低光图像增强”的MATLAB实现。 它是在Saumik Bhattacharya教授的指导下作为“数字图像处理”（ECN-316）课程项目完成的。 可以找到项目报告。 可以找到该文件。 可以找到该项目的官方网站。 作者提供的演示软件包含.p mat文件，无法读取其源代码。 如何使用 克隆存储库： git clone https://github.com/estija/LIME.git 打开MATLAB，转到git repository文件夹。 添加路径 在MATLAB命令窗口中运行以下命令： addpath('./BM3D'); addpath('./imgs'); 加载图像并运行 在MATLAB命令窗口中运行以下命令： img_in = imread('x.bmp'); [Ti, Tout, img_out, Iout] = lime_main_module(img_in, mu, rho, ds, ss, flag); x是imgs一些图片 flag = 1以查看结果。 Ti和Tout是初始照

matlab图像均衡化代码克拉赫 对比度受限的自适应直方图均衡化更改您的裁剪限制以获得更好的输出。 简单的直方图方法存在强度饱和的问题，这会导致信息丢失，这在医学图像的情况下是不可接受的。 因此，无论何时我们想要保留图像的细节同时提高图像质量，CLAHE都是最好的选择之一。 在图像强度很暗的医学图像中，CLAHE可提供更好的图像。 运行代码的步骤： 打开MATLAB并转到存储fn_CLAHE.m的路径。 在“运行”中将图像名称指定为“ example.jpg” 运行程序并查看结果