针对传统对比度增强算法对图像增强的不足,提出一种基于形态滤波重构原图像的对比度增强方法。该方法使用多尺度top-hat变换提取图像多尺度下的亮、暗细节特征,并根据多尺度下局部细节特征的重要性,利用非线性函数对这些特征进行反差增强,突出图像隐藏的信息。实验结果表明,与传统算法相比,该方法有效的增强了图像的对比度,且能抑制噪声放大,视觉效果更好,避免了传统对比度增强算法存在的过增强或细节增强不足的问题,适用范围较广。

基于retinex与matlab的图像对比度增强算法，MATLAB

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

基于曝光融合框架的对比度增强算法(python) 一种精确的对比度增强的算法。具体来说，我们首先使用光照估计技术为图像融合设计权重矩阵。然后，用相机的响应模型合成多重曝光图像。接下来，我们找到最佳的曝光率，为了合成图像在原始图像曝光不足的区域进行更好的曝光。最后，输入图像和合成图像根据权重矩阵进行融合以获得图像增强的结果。实验表明，相比其他优秀的方法，我们的方法可以得到对比度和亮度失真更少的结果。

% Paper: Ngaiming Kwok and Haiyan Shi, Gu Fang, and Guang Ha, "Adaptive Scale % Adjustment Design of Unsharp Masking Filters for Image Contrast Enhancement," % in Proc. 2013 International Conference on Machine Learning and Cybernetics, % 2013, pp. 884-889

用matlab实现图像对比度增强算法的源代码，很实用。