EnlightenGAN, RUAS, SCI, URetinex-Net, Zero-DCE, Zero-Dce++六大算法综合的可执行程序。具体请参考本程序的同名文章：《弱光图像增强算法(6大算法附程序)，一站式解决论文实验比较部分》。这篇文章里有如何使用。我的预训练模型已经放在了程序里面。欢迎关注我的博客。后面会持续更新。

为实现医学图像中感兴趣区域辨识度的增强．针对医学图像中CT图的特点提出一种增强算法(Rough Computed Tomography Algorithm，RCTA)．算法以粗糙集(Rough Sets，RST)中不可分辨关系理论为基础，根据医学图像中不同的人体组织对应不同的CT值的特点，来定义等价关系，从而将医学图像划分为不同区域，然后对感兴趣区域灰度值保持不变，对其他区域的灰度值作最大化／最小化处理．用RCTA对临床300余张肺部医学图像进行了实验，最后，使用DSM(Distribution Sepa

为了解决方向对纹理图像细节增强的限制问题，提出一种融合小波变换与改进脉冲耦合神经网络（PCNN）的图像增强算法。该算法首先对图像进行二维离散小波变换，提取图像的高频分量图。然后将图像像素的局部梯度值作为链接强度系数，在动态阈值函数中加入侧抑制信号来改进脉冲耦合神经网络；并用改进的脉冲耦合神经网络对高频分量图进行增强。最后使用中值滤波对小波重构后的图像进行非线性平滑，实现纹理图像细节的增强。实验结果表明，该算法能够有效地减少图像细节增强时方向的限制。增强后，纹理图像的细节更加丰富，整体对比度也有一定的提高。

在指纹自动识别系统中,图像增强是比较重要的一个环节,它直接影响到指纹识别系统的识别精度 。利用指纹图像在经 小波多尺度分解后,低频部分集中了指纹图像的主要纹理信息这一特性,提出了一种在小波域对指纹图像进行 Gabor滤波增 强的算法 。实验表明,该算法能够使图像的质量明显得到增强,方便了后续指纹特征的提取 。

针对雾天图像存在信息丢失、区域不清晰以及雾气遮挡等问题,提出了一种基于双边滤波的高斯金字塔变换Retinex图像增强算法,以提高雾天图像的对比度。首先,基于空间域核函数和像素差,建立了改进的双边滤波函数数学模型。然后,将输入图像转换为HSI(Hue,Saturation,Intensity)图像,用改进的双边滤波函数代替原算法中的高斯函数,从亮度图像(I色彩空间)中提取反射分量,以获得保持边缘且不受亮度影响的反射图像。最后,通过高斯金字塔降采样,获取不同尺度的彩色图像,用改进的Retinex算法对多种尺度的图像进行增强,并基于高斯-拉普拉斯算法进行降采样重构,以提高图像的对比度。实验结果表明,本算法能有效增强图像的对比度,且处理后的图像色彩符合人眼观测效果。

(73条消息) Retinex图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR)详解及其OpenCV源码_琦小虾的博客-CSDN博客_retinex图像增强.mhtml

研究了空间域下基于直方图处理的图像增强算法。通过直方图统计获得具体参数，根据平均值和方差调整图像的强度和对比度，以实现对图像的增强。由于对图像进行全局增强，不能有效突出局部特征,因此重点阐明局部图像增强的算法。试验结果表明，该算法可以有效增强图像的局部细节。

原文章及作者github分享的代码，做算法比较的时候还是用原作者的代码会比较好一点

3D内窥镜图像增强算法研究

针对井下环境亮度低，粉尘严重等造成监控视频图像光照不均匀以及模糊不清等问题，提出了基于二维伽马函数实现井下视频图像增强的算法。该算法运用具有边缘保持性的引导滤波提取光照分量，通过二维伽马函数自适应调整光照，并运用基于受限自适应的直方图均衡化调整全图的对比度，从而提高图像的清晰度以及信息量。提出的算法与经典算法相比，无论是在视觉效果上，还是在信息熵，平均梯度，标准差等方面都优于经典算法。结果表明该方法可有效提高图像的清晰度，信息量以及对比度，同时减轻井下光照不均匀以及粉尘造成的图像质量不高的问题，提高了井下视频监控图像中的整体的视觉效果。