基于retinex与matlab的图像对比度增强算法，MATLAB

GLG分组用于图像增强，对比于传统具有自动，在效果上也有很大的增强。

为实现室外模糊红外图像对比度增强，提出一种基于去雾模型的红外图像增强方法。结合红外图像特点，对可见光去雾增强方法进行改进优化。采用三级高斯金字塔分解扩展实现图像快速均值滤波，获取透射率粗估计；通过图像统计信息自适应细化透射率，恢复出无雾图像；针对无雾图像整体亮度较暗现象，进一步采用背景抑制的分段对比度增强。实验结果表明：增强后图像细节信息突出，层次感丰富，人眼视觉效果良好。客观测评结果表明，该算法能有效增强红外图像对比度。嵌入式平台测试耗时28ms，可以实现实时红外图像增强处理。

鸡群优化是一种新的元启发式算法，它模仿了鸡的觅食等级行为。该项目描述了使用鸡群选择算法对数字图像进行对比度增强。

基于retinex与matlab的图像对比度增强算法，MATLAB，带GUI用户界面

在图像增强中，我们遇到了使用灰度图像的对比度增强，同样我们也可以在颜色空间中做同样的事情，但是这个问题会根据特定的颜色空间而有所不同，例如：RGB、CMYK 和 HSI

matlab开发-图像对比度增强亮度保留最佳算法修正和加权总和。基于最优伽玛校正和加权和的图像对比度增强亮度保持

matlab开发-图像对比度增强，使用最大亮度强度的灰度质量。最大强度覆盖直方图均衡增强图像对比度

通过使用论文“Efficient Contrast Enhancement Using Adaptive Gamma Correction With Weighting Distribution”来增强图像的对比度。 您可以在以下位置下载： https : //in.mathworks.com/matlabcentral/answers/uploaded_files/4242/AGCWD.pdf和https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/6336819/

针对这种增强，提出了一种鲁棒且新颖的基于自适应布谷鸟搜索的增强算法。 该算法包括混沌初始化阶段、自适应 Lévy 飞行策略和突变随机化阶段。