基于小波与曲波融合的图像增强方法

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简介：
本研究提出了一种结合小波变换和曲波变换的创新图像增强技术，旨在优化视觉效果并保留关键细节。通过这两种多尺度几何分析工具的协同作用，能够有效提升图像的质量，特别是在边缘保持和平滑噪声方面展现出优越性能。该方法为图像处理领域提供了新的视角和技术手段。为解决传统基于小波变换的图像增强算法在对比度相同而幅角不同的情况下边缘增强效果差异较大的问题，本段落提出了一种结合小波变换与曲波变换的自适应组合增强算法。该方法通过利用小波变换来加强图像中的平滑区域，并采用曲波变换以强化图像边缘部分。实验结果表明，此算法不仅能够提高图像的交叉熵和相关系数，还显著改善了边缘增强效果，从而提升了整体视觉质量。

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基于小波与曲波融合的图像增强方法

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本研究提出了一种结合小波变换和曲波变换的创新图像增强技术，旨在优化视觉效果并保留关键细节。通过这两种多尺度几何分析工具的协同作用，能够有效提升图像的质量，特别是在边缘保持和平滑噪声方面展现出优越性能。该方法为图像处理领域提供了新的视角和技术手段。为解决传统基于小波变换的图像增强算法在对比度相同而幅角不同的情况下边缘增强效果差异较大的问题，本段落提出了一种结合小波变换与曲波变换的自适应组合增强算法。该方法通过利用小波变换来加强图像中的平滑区域，并采用曲波变换以强化图像边缘部分。实验结果表明，此算法不仅能够提高图像的交叉熵和相关系数，还显著改善了边缘增强效果，从而提升了整体视觉质量。

基于小波变换的图像增强方法

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本研究探讨了利用小波变换技术对数字图像进行增强的方法，旨在提升图像细节清晰度与视觉效果。通过频域分析优化图像质量，适用于多种图像处理场景。该程序使用MATLAB R2011b进行仿真，并借鉴了参考文献中的思想。主要包括5个程序：wave_ehc_zxp_test、wave_ehc_zpx、wave_zpx、xiaobo_zengqiang和xiaobo_zengqiang1。其中，wave_ehc_zpx是主程序，而wave_ehc_zpx_test则是用于测试主程序的辅助程序（需要修改图片读取的部分）。其他均为该程序中的子程序。

基于区域能量的小波图像融合方法

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本研究提出了一种创新性的基于区域能量分析的小波变换图像融合技术，通过优化不同来源或分辨率图像的信息整合过程，显著提高了融合图像的质量和细节表现力。该方法在医学影像、遥感监测等领域展现出广泛应用前景。低频部分采用基于区域能量与加权平均相结合的方法，高频部分则使用绝对值最大法。

小波图像融合的六种方法及图像融合技术

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本文章探讨了小波变换在图像处理中的应用，重点介绍了六种基于小波变换的图像融合技术，并分析了当前图像融合领域的研究现状与挑战。小波图像融合有六种方法：最大值、局部能量、平均值等等。

基于小波变换与直方图均衡的红外图像增强方法

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本研究提出了一种结合小波变换和直方图均衡技术的新型算法，旨在提升红外图像的质量和清晰度，特别适用于低光照或恶劣环境下的成像需求。基于红外图像低分辨率、低对比度及视觉特性差的特点以及传统直方图均衡化方法会丢失细节并增强噪声的缺点，本段落提出了一种结合小波变换多尺度特性和直方图均衡化的新型算法来改进红外图像增强技术。该研究聚焦于解决由自然因素和技术限制导致的红外图像质量问题。红外成像通常因目标与背景间的热交换、较长波长及探测器单元不一致性等因素而呈现低信噪比、高空间相关性等特性，这些问题影响了其在侦查和评估中的应用效果。传统上采用直方图均衡化来增强对比度并改善亮度分布。然而这种方法的局限在于它可能丢失图像细节，并且会增加噪声，从而降低整体质量。小波变换作为一种多尺度分析工具，在不同分辨率下提取局部特征方面具有优势，这为改进红外成像技术提供了新的视角。结合这两种方法的新算法首先通过小波变换对原始图像进行分解和处理以增强其局部特性；之后再应用直方图均衡化调整全局对比度。这样的组合能够确保在提高图像清晰度的同时保留更多细节信息，并减少噪声的影响，从而达到更好的视觉效果。研究者们利用Matlab仿真平台对该算法进行了测试验证，展示了该方法的有效性及其优化潜力。这项工作对于提升红外成像技术的应用性能具有重要意义，尤其是在科学研究和军事领域中对目标侦查与评估能力的提高方面。关键词包括“红外”、“图像增强”、“小波变换”、“直方图均衡化”以及“对比度”，这些术语反映了该研究的核心内容和技术路径。

基于MATLAB的同态滤波图像增强方法

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本研究探讨了利用MATLAB实现的同态滤波技术在图像增强中的应用，通过调整图像的光照不均问题，显著提升图像的整体对比度和细节表现。使用MATLAB语言实现了同态滤波法对图像进行增强，效果非常好。

红外图像增强_Retinex与小波方法_infrared-image-enhancement

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本研究探讨了Retinex理论和小波变换技术在红外图像增强中的应用，旨在提升夜间或低光照条件下目标识别精度。通过算法优化，显著改善了图像的对比度和清晰度。为了克服基于小波变换的红外图像增强方法视觉效果不佳的问题，本段落提出了一种结合平稳小波变换和平面视网膜效应（Retinex）理论的新方法来改善红外图像的质量。该方法通过使用平面视网膜效应算法提升图像的整体视觉感受和亮度均匀性。具体步骤如下： 1. 使用平稳小波变换处理原始的红外图像，然后对最大尺度低频子带进行多尺度的平面视网膜增强。 2. 对高频子带应用贝叶斯萎缩阈值法去除噪声，并根据低频子带中的局部对比度和模糊规则计算出每个频率层次上的增益系数。这一步骤会生成新的、经过优化处理后的高频子带图像。 3. 最后，将改进过的低频和高频子带重新组合起来以获得最终增强的红外图像。为了验证方法的有效性，我们进行了广泛的实验，并与其他几种技术（包括双向直方图均衡法、二代小波变换法、曲线变换法以及多尺度平面视网膜算法）的结果进行对比分析。结果显示所提出的方法在细节表现和噪声抑制方面均有显著改进，从而大大提升了图像的整体视觉效果。

基于小波变换的图像增强技术

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本研究探索了利用小波变换进行图像增强的方法，通过改进算法提升了图像细节与清晰度，在保持图像整体结构的同时增强了局部特征。基于小波变换的图像增强可以通过MATLAB编写来实现，并且可以很好地达到预期效果。如果有任何问题或建议，请提出，本人为初学者，在学习过程中还有很多不懂的地方。