边缘增强滤波的源代码，带测试图像，很好的

matlab边缘增强的代码 image-processing Matlab实现的可执行程序 实现ppm、pgm以及jpg等格式图像的基本处理 通过用matlab编写数字图像处理的基本算法GUI程序，实现对图像读写、缩放、旋转倾斜的基本处理，以及图像增强、平滑处理中的低通滤波和矩形滤波方法；用梯度方法实现边缘检测，比较了Sobel、Roberts和Prewitt算子的不同，也尝试了高斯拉普拉斯算子。同时在完成实验要求之余，了解了YUV格式和图像负片转化。最后，对图像用matlab导出了matlab内置app和可安装的独立运行的可执行文件。实验为了避免在matlab中出现乱码，GUI界面和代码注释都用采用英文。

matlab边缘增强的代码Matlab的分割边缘捆绑 作者：凯利·科尔尼（Kelly Kearney） 这个库包含了代码debundle.m和plotdeb.m Matlab的功能，具有运行它们所需的所有相关功能一起。 这两个函数复制了划分的边缘捆绑算法，该算法提供了一种边缘路由方法，以在突出主要的有向边缘路径的同时，整理复杂的有向网络图。 该算法是力导向边缘捆绑的一种扩展方法，由David Selassie开发，并在以下论文中进行了描述： Selassie D，Heller B，Heer J（2011）定向网络数据的划分边缘捆绑。 IEEE Trans Vis计算图17：2354-2363 请注意，我不是本文的合著者。 我只是对此Matlab版本进行了编码，因此可以将划分边缘捆绑算法纳入自己的研究中。 如果您碰巧使用此算法的特定实现，我将不胜感激，但请务必引用Salassie的论文作为主要引文。 内容 入门 句法 例子 会费 入门 先决条件 此功能需要Matlab R2015b或更高版本。 下载与安装 可以从下载此代码。 Matlab搜索路径 需要将以下文件夹添加到您的Matlab搜

matlab边缘增强的代码PNLS — Matlab实施 该存储库包含以下论文的Matlab实现： 具有客观评估的像素级非局部图像平滑 摘要：随着图像处理技术的飞速发展，图像平滑由于其在图像编辑和增强等其他图像处理任务中的重要作用而受到越来越多的关注。 但是，图像平滑方法的评估是在没有适当的地面真实图像的情况下对数据集进行的主观评估。 因此，具有合理基础的图像平滑基准对于繁荣图像平滑社区至关重要。 在本文中，我们构建了一个新的Nankai平滑（NKS）数据集，其中包含$ 200 $通用图像，这些图像由自然纹理和结构图像混合而成。 结构图像具有固有的平滑度，可以放心地作为基础事实。 在我们的NKS数据集上，我们全面评估了14种流行的图像平滑算法。 此外，我们提出了一种新颖的像素级非局部平滑（PNLS）方法，可以更好地利用自然图像的非局部自相似性来很好地保留平滑图像的结构。 在几个基准数据集上进行的大量实验表明，我们的PNLS在图像平滑任务上非常有效。 全面的消融研究还揭示了我们的PNLS在图像平滑方面的工作机制，为了进一步证明其有效性，我们将提出的PNLS应用于语义区域平滑，细节/边缘增

matlab边缘增强的代码通过融合增强水下图像 注意：所有代码都集成在我新创建的存储库：中，以后将删除该存储库，并且新存储库中也提供了该存储库的压缩文件：。 它是Java的算法实现，该算法在Cosmin Ancuti于2012年出版的“通过Fusion增强水下图像和视频”中提出。 本文介绍了一种增强水下视频和图像的新颖策略。 该策略基于融合原理，仅从图像的降级版本中得出输入和权重度量。 为了克服水下介质的局限性，定义了两个输入，分别表示原始水下图像/帧的颜色校正和对比度增强版本，还定义了四个权重图，目的是增加由于水下物体退化而导致的远距离物体的可见性。介质的散射和吸收。 该策略是单图像方法，不需要专门的硬件或水下条件或场景结构方面的知识。 融合框架还通过执行有效的边缘保留降噪策略来支持相邻帧之间的时间相干性。 增强的图像和视频的特点是降低了噪声水平，改善了暗区的曝光度，改善了整体对比度，同时显着增强了最精细的细节和边缘。 注意：显示方法的图像是从存储库中获取的：。 并且Matlab的实现也被放在这个项目中。 要求 。 。 为了使OpenCV可以与IntelliJ或Eclipse之类的J