在图像处理领域，对比度增强是一项重要的技术，用于改善图像的视觉效果，使其细节更加鲜明。本项目聚焦于“BrightnessPreservationBasedOnDynamicStretching”，即基于动态拉伸的亮度保持图像对比度增强方法。这种方法旨在提升图像的对比度同时保持整体亮度的稳定，避免图像过曝或过暗。 动态拉伸是一种非线性的图像变换技术，它通过改变图像的灰度级分布来优化对比度。在MATLAB环境中，这种技术通常通过重新映射灰度值范围实现。`DymStretchBP.m`是实现这个功能的核心脚本，它可能包含了以下关键步骤： 1. **读取图像**：脚本会读取输入的图像数据，这通常通过MATLAB的`imread`函数完成。 2. **计算原始直方图**：接下来，脚本会计算图像的原始灰度直方图，以了解当前灰度分布情况。直方图是图像灰度值频率的统计表示，对于分析和调整对比度至关重要。 3. **确定拉伸范围**：动态拉伸的关键在于确定新的灰度级范围。这可能涉及到查找图像中的最小和最大灰度值，或者使用更复杂的策略如等频分割，以确保对比度最大化而不会损失重要信息。 4. **灰度级映射**：根据拉伸范围，脚本会创建一个映射函数，将原始灰度值转换到新的区间。这通常通过线性插值或对数插值实现，以保持亮度的相对比例。 5. **应用变换**：然后，脚本会将映射函数应用于每个像素，改变其灰度值，从而增强图像的对比度。 6. **亮度保持**：为了防止增强对比度时导致图像整体变亮或变暗，脚本可能包含亮度保持机制。这可以通过调整映射函数，使变换后的直方图与原始直方图的累积分布函数相匹配，从而保持平均亮度不变。 7. **显示和保存结果**：脚本会显示增强后的图像，并可能提供选项将其保存为新的文件。 `license.txt`文件则包含了关于该代码的许可信息，可能规定了代码的使用、分发和修改条件，遵循适当的开源许可证或版权保护条款。 总结来说，`BrightnessPreservationBasedOnDynamicStretching`是一种在MATLAB中实现的图像处理技术，它通过动态拉伸和亮度保持策略来提升图像的对比度，而不会影响整体亮度。这种方法对于需要清晰展示图像细节的场景尤其有用，如医学成像、遥感图像分析或数字艺术创作。理解并掌握这种技术有助于提升图像处理技能，为各种应用提供高质量的图像处理解决方案。

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/