在python的TK窗口中建立：采集区、对照区，采集区可以选择图像或获取摄像头图像，对照区以选择图像方式，点击下方“对比”按钮，通过哈希算法、直方图等对比方法计算出图像的相似度，并显示到TK窗口中

matlab程序，计算对比度的方法有很多，该文件采用四近邻方法实现计算图像矩阵的对比度，测试通过，与君共享。

Kernel Entropy Component Analysis,KECA方法的作者R. Jenssen自己写的MATLAB代码，文章发表在2010年5月的IEEE TPAMI上面

Contrast preserving decolorization_iccp12

使用对比度拉伸自动将图像（彩色/灰色）的对比度调整到“最佳”级别。

无监督人员重新识别的聚类对比 的官方存储库。 我们在无监督学习任务上实现了最新的性能，用于对象重新识别，包括人员重新识别和车辆重新识别。 我们的统一框架 要求 安装 git clone http://gitlab.alibaba-inc.com/yixuan.wgy/ClusterContrast.git cd ClusterContrast python setup.py develop 准备数据集 cd examples && mkdir data 从下载人物数据集Market-1501，MSMT17，PersonX，DukeMTMC-reID和车辆数据集VeRi-776。 然后将它们解压缩到以下目录下 ClusterContrast/examples/data ├── market1501 │ └── Market-1501-v15.09.15 ├── msmt17 │

编码了两种用于调整图像对比度级别的算法。 其中一种方法是对比度拉伸。 适用于灰色和彩色图像。

Basic Principles and Clinical ApplicationsExamines in detail the different clinical applications of microbubble-based contrast agents.Explains the principles underlying the use of contrast-specific imaging techniques and the examination methodology.Contains numerous high-quality illustrations, including many in color.Written by recognized experts. ,解压密码 share.weimo.info

Optimized Contrast Enhancement for Real Time Image and Video Dehazing

对比度受限自适应直方图均衡化 (CLAHE) 的简单实现