Matlab进行数字图像处理中会有很多方面需要处理，其中就包括图像增强，什么是图像增强，其实就是增强视觉效果，提高图片的清晰度；图像增强有三种：点增强，空域增强，频域增强；一.点增强 点增强包括灰度变换和几何变换 1.灰度变换，在matlab中可以用直方图均衡化以及增强对比度等方法来实现，例如均衡化histeq（）函数，举
图像处理的MATLAB实现实验一 空域图像增强图像处理的MATLAB实现实验一 空域图像增强一、实验目的(1)掌握基本的空域图像增强方法，观察图像增强的效果，加深理解；(2)了解空域平滑模板的特性及其对不同噪声的影响；(3)了解空域锐化模板的特性及其对边缘的影响。二、实验内容(1)直方图处理：直方图均衡(2)空域平滑：均值滤波、中值滤波；实验要求(1)用matlab语言进行仿真实验；(2)递交实验
本文章包含以下内容：1．图像灰度修正。测试图像pout.tif、tire.tif。读入灰度级分布不协调的图像，分析其直方图。根据直方图设计灰度变换表达式，调整表达式的参数，直到显示图像的直方图均衡为止。2．不均匀光照的校正。测试图像pout.tif，采用分块处理函数blkproc和图像相减函数imsubtract对图像不均匀光照进行校正；3、三段线性变换增强。测试图像couple.tif。选择合适
文章目录一、图像增强介绍二、灰度变换增强1、获取图像灰度直方图2、通过调整灰度值来增强图像三、直方图增强1、彩色RGB图像直方图显示2、直方图均衡化3、直方图近似化四、图像的统计特性五、空域滤波1、线性平均滤波2、卷积3、二维中值滤波4、顺序统计滤波5、自适应滤波六、频域滤波1、低通滤波(1)、理想低通滤波器(2)、Butterworth低通滤波器2、高通滤波(1)、Butterworth高通滤
Retinex理论在彩色图像增强、图像去雾、彩色图像恢复方面拥有很好的效果，下面介绍一下我对该算法的理解。
Retinex理论
Retinex理论始于Land和McCann于20世纪60年代作出的一系列贡献,其基本思想是人感知到某点的颜色和亮度并不仅仅取决于该点进入人眼的绝对光线，还和其周围的颜色和亮度有关。Retinex这个词是由视网膜(Retina)和大脑皮层(Cortex)两个词组合构成的
原创
2021-07-06 16:22:35
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实验一 图像增强一、实验目的二、实验环境三、相关函数四、实验内容：一 . 灰度变换二 . 空域滤波三．频域增强 一、实验目的熟悉及掌握图像的灰度转换。理解直方图的概念及应用，实现图像直方图的显示，及通过直方图均衡化方法对图像进行修正。熟悉并掌握平滑空间滤波器；熟悉并掌握锐化空间滤波器。熟悉及掌握图像的变换原理及性质，实现图像的傅里叶变换。理解并掌握常用的图像频域增强技术。二、实验环境MATLAB
文章目录前言一、理想低通滤波二、巴特沃斯低通滤波三、高斯高通滤波总结频域增强与空域增强的关系 前言图像增强基本思路是： 允许一定频率通过（保留某些频率分量），限制或消减另外一些频率（消除某些频率分量）。 转移函数的优劣是滤波器优劣的关键。 频域增强方法根据滤波特点，特别是消除或保留的频率分量可以分为：- 低通滤波 基本原理： 保留图像中的低频分量而除去高频分量。 作用： 除去或消弱噪声影响并模糊
这篇文章可以说结果好到令人拍案叫绝，处理后细节也好了，色偏也好了，更主要是那些评价指标仿佛都是为它设计的，一个比一个好，本文就详细地介绍一下水下图像融合算法。1.首先先分别进行两次处理①对原图进行白平衡处理——详细地可以看它的代码，代码是改良的灰度世界，个人觉得是一个灰度世界+一个直方图均衡。处理结果作为输入一。②对白平衡后的图进行亮通道自适应直方图均衡化（亮通道：CIElab颜色模型的l通道；自
1、基本概念（1）量子遗传算法是量子计算与遗传算法相结合的智能优化算法，由K.H.Han等人提出，其将量子态、量子门、量子状态特性、概率幅等量子概念引入到遗传算法当中。量子遗传算法也是一种概率搜素算法
原创
2021-07-05 14:23:13
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伽马矫正对数变换原理代码幂次变换代码 对数变换原理 对数变换（Power-Law 变换）的公式为： 由一个参数决定，c，1+r的目的是保证像素值为非负数 它的作用是：扩展图像中的暗像素，可以增加低亮度的区域代码MATLAB函数代码如下：function img_after = log_img(img_before, K)
img_double = im2double(img_before);
i
常用图像增强算法介绍 1、对数图像增强算法 对数图像增强是图像增强的一种常见方法，其公式为： S = c log(r+1)，其中c是常数（以下算法c=255/(log(256)），这样可以实现整个画面的亮度增大。
1. void LogEnhance(IplImage* img, IplImage* dst)
将ace增强后的图像信息熵与图像标准差的乘积作为目标函数, ace的增益因子a作为待寻优的变量；使用pso算法对ace的增益因子a进行寻优，并返回最优的增益因子；将最优增益代入ace算法中，对图像进行增强；采用引导滤波对增强后的图像进行降噪，提高可视化效果；%% PSO_ACE% date: 2020_08% Author: X% function: 图像增强，(1) PSO优化ACE增益因子 (2) 引导滤波降噪 %% 初始化addpath(genpath(pwd)); clear
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2021-11-08 09:34:24
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图像运算和图像增强七图像平滑之均值滤波、方框滤波、高斯滤波（1）图形平滑图像平滑是一项简单且使用频率很高的图像处理方法，可以用来压制、弱化或消除图像中的细节、突变、边缘和噪声，最常见的是用来减少图像上的噪声。 噪声滤除算法多种多样，可以从设计方法上分为线性滤波算法和非线性滤波算法两大类。线性滤波在图像处理中，对邻域中的像素的计算为线性运算时，如利用窗口函数进行平滑加权求和的运算，或者某种卷积运算，
空域图像增强 图像增强是为了增强图像中用户感兴趣的某些特征。在一般情况下为了得到一个满意的图像处理结果，需要根据所要达到的处理目标和原图像的实际情况采取一系列处理方法，这些处理过程都属于图像增强的范畴。可以说，一切处理原始图像使其适合于特定应用的手段都可以称为图像增强。空域图像增强和变换域图像增强。1、
将ace增强后的图像信息熵与图像标准差的乘积作为目标函数, ace的增益因子a作为待寻优的变量；使用pso算法对ace的增益因子a进行寻优，并返回最优的增益因子；将最优增益代入ace算法中，对图像进行增强；采用引导滤波对增强后的图像进行降噪，提高可视化效果；%% PSO_ACE% date: 2020_08% Author: X% function: 图像增强，(1) PSO优化ACE增益因子 (2) 引导滤波降噪 %% 初始化addpath(genpath(pwd)); clear
原创
2021-11-08 09:22:23
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一、目的①改善图像视觉效果 ②突出图像中感兴趣的信息，抑制不需要的信息 ③转换成更适合人或机器分析处理的形式 ④增强后的图像不一定保真二、方法——灰度图像1.对比度增强——灰度变换①线性变换 ②分段线性变换 ③非线性灰度边换2.对比度增强——灰度直方图均衡化3.空间域增强——图像平滑（去噪）①领域平均法 把当前像素领域的各像素灰度平均作为像素的输出值，领域越大图像越模糊 ②超限像素平滑法对抑制椒盐
一、前言去年，我发布了《1200万像素通过算法无失真扩展到1.92亿像素——加权概率模型收缩模型图像像素扩展算法》实验效果，这类型的算法有超像素算法，AI等，本篇博客主要是在上次发布文章后做了技术上的优化和改进。我们使用windows或者苹果设备对图像扩大时，会越来越模糊。2023年2月28日英伟达发布了新驱动，里面涉及到超像素算法。 研究超像素的目的是解决下面两个问题： 1、设备之间的清晰度同步
模糊集合原理Digital Image Processing》 Rafael C. Gonzalez / Richard E. Woods书中的例子，看以下两个图。 当一个人的年龄超过20岁，那么这个人就不再属于年轻人范畴。这样来说，未免有些太过“残忍”，毕竟，20多岁的人还是“比较”年轻的。这里就出现了一个模糊的定义，“比较”年轻，这个集合既不
将ace增强后的图像信息熵与图像标准差的乘积作为目标函数, ace的增益因子a作为待寻优的变量；使用pso算法对ace的增益因子a进行寻优，并返回最优的增益因子；将最优增益代入ace算法中，对图像进行增强；采用引导滤波对增强后的图像进行降噪，提高可视化效果；%% PSO_ACE% date: 2020_08% Author: X% function: 图像增强，(1) PSO优化ACE增益因子 (2) 引导滤波降噪 %% 初始化addpath(genpath(pwd)); clear
原创
2022-04-09 11:11:45
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实验一：图像增强实验名称：图像增强实验目的：1.熟悉图像在Matlab下的读入，输出及显示； 2.熟悉直方图均衡化； 3.熟悉图像的线性指数等； 4.熟悉图像的算术运算及几何变换.实验原理：图像增强是为了使受到噪声等污染图像在视觉感知或某种准则下尽量的恢复到原始图像的水平之外，还需要有目的性地加强图像中的某些信息而抑制另一些信息，以便更好地利用图像。图像增强分频域处理和空间域处理，这里主要用空间域
