包含多个低光照增强数据集，LOL(有对比，弱光和正常光（附论文）)、LIME（无对比（附论文））、GladNet-dataset、MEF、DICM、NPE等数据集,有的数据集太大，放在记事本网盘中，自行提取一下了，，，，，，最多能上传1个g。

边缘增强滤波的源代码，带测试图像，很好的

基于自适应Sigmoid型函数图像增强代码复现

包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 描述 中国科技大学图像测量的五个实验，包括图像平滑、图像增强、图像边缘检测、图像阈值化、图像细化、面积测量、区域边界提取和周长计算。 实验一 图像平滑和图像增强 实验包括图像平滑和图像增强。分别采用空间邻域平均、中值滤波、最大值和最小值滤波等方法实现对采集到的灰度图像的平滑处理，并利用空域图像锐化方法。锐化图像（其中 α 是用于控制锐化程度的可选因素）以去除噪声并增强细节信息，例如图像的轮廓边缘。 实验2 图像边缘检测 本实验中图像边缘检测采用一阶微分算子priwitt算子和平滑算子对实验1中平滑增强的灰度图像进行边缘检测。 实验 3 图像阈值化和图像细化 这个实验是图像的阈值化和细化。它主要利用图像的灰度直方图来确定相应的分割阈值，并将图像划分为物体和背景。在本实验中，我们使用 S.Watanabe 方法选择阈值对图像进行二值化，并使用 Deutsch 方法对二值化图像进行细化。 实验 4 面积测量 更多详情、使用方法，请下载后阅读README.md文件

包含综述有关水下图像增强方向，受水下光传播过程中的衰减和散射的影响，在纯水区域中，水下能见度一般为20m，在浑浊海水中的能见度一般只有 5m。因此，需要对水下图像进行处理

retinex算法 ，基于matlab平台的仿真程序，可以使图像增强。这是已经封装好的程序，有界面，可以直接使用。

增强图像清晰度matlab代码NetlibTF 概述 NetlibTF 是关键的 Netlib IP，经过专门重新设计和增强，以满足 Google Swift 4 TensorFlow 项目的设计目标（据我所知）。 该设计目前解决： 张量表示 设备抽象 异步执行 日志记录 该代码处于早期阶段，需要进行大量测试以及性能和可用性改进。 代码将在 S4TF 环境中编译，但目前不依赖于 TensorFlow。 有些名称不是想要的名称，例如 TensorShape 称为 DataShape，Tensor 称为 NDTensor 以避免命名冲突。 设计目标 所有配置参数的最佳默认值，因此用户无需前期培训或特殊努力即可获得良好体验 为更复杂的应用程序简化本地和远程计算设备管理 在应用程序线程上使用的单一统一数据表示，并透明地用于本地和远程加速器。 用于“谨慎”设计的最小内存消耗和零复制功能 API 变体 “随意”原型设计的便捷表达组合 透明的异步执行模型可最大程度地减少设备停顿并有效地使用具有连续可变延迟的本地和远程设备集合。 一种可以利用现有标准驱动程序模型（例如 Cuda 和 OpenCL）的执

对目标检测数据集进行图像增强，使用遮挡的方法 数据集使用voc数据集

该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码等等。

用于图像融合/图像去噪/图像增强的数据集以及使用平均法和最大值法进行图像融合的两个 MATLAB 文件