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图像增强的代码

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简介：
本项目提供一系列用于图像增强的Python代码，包括对比度调整、色彩饱和度变化及噪声添加等功能，适用于机器学习预处理。 本段落介绍了在MATLAB环境中进行空域和频域的各种图像增强方法。

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  • 图像增强的代码
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    本项目提供一系列用于图像增强的Python代码，包括对比度调整、色彩饱和度变化及噪声添加等功能，适用于机器学习预处理。 本段落介绍了在MATLAB环境中进行空域和频域的各种图像增强方法。
     
  • Matlab图像增强代码分享—图像增强.m
    优质
    本资源提供了一个名为“图像增强”的MATLAB脚本文件，旨在帮助用户理解和实现多种图像增强技术。此代码集包含了亮度调节、对比度提升及滤波去噪等常用方法，适用于初学者学习和进阶开发者研究使用。 Matlab图像增强程序分享-图像增强.m包括以下几种方法：直方图均衡化（histogram equalization），直方图匹配（histogram matching），邻域平均（neighborhood averaging），局域增强（local enhancement）以及中值滤波（median filtering）。
     
  • MATLAB图像增强代码
    优质
    本代码集提供了多种基于MATLAB实现的图像增强技术，包括对比度调整、亮度调节及滤波去噪等方法，旨在改善图像视觉效果和便于后续分析处理。 图像增强的传统方法代码已经过仿真测试，证明其效果良好且易于理解。这些方法简单明了，方便学习和应用。
     
  • 【图像增强】利用BIMEF进行微光图像增强的Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于BIMEF算法的MATLAB代码，专门用于低光照条件下的图像增强。通过该工具包，用户可以有效提升夜间或光线不足环境中的图片清晰度与细节表现。 智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的Matlab仿真代码。
     
  • 三改进图像增强.rar_MSRCR图像增强_图像增强优化_彩色图像增强_彩
    优质
    本资源探讨MSRCR算法在图像增强中的应用，通过三种改进方法优化彩色图像的质量，提高视觉效果和信息清晰度。适合研究与学习使用。大小：约3.0MB。 本段落介绍了三种改进的图像增强算法：改进的类拉普拉斯增强算法、混合式MSRCR彩色图像增强算法以及区域自适应反锐化掩模图像增强算法。
     
  • 指纹图像增强代码.rar
    优质
    这段资料包含了一套用于处理和增强指纹图像质量的源代码。它能够帮助用户在进行模式识别或身份验证时改善图像清晰度与细节。 文章中的源码下载代码是用Python编写的。
     
  • MATLAB中的彩色图像增强代码
    优质
    本简介提供了一段用于在MATLAB环境中处理和增强彩色图像质量的代码示例。该代码旨在通过调整色彩饱和度、对比度等参数来优化图像视觉效果。适用于图像处理与计算机视觉领域的学习与研究。 基于MATLAB的彩色图像增强可以通过简单算法实现，例如直方图均衡化。这种方法可以改善图像的整体对比度，并使细节更加明显。
     
  • 图像增强算法的代码优化
    优质
    本项目专注于图像增强算法的性能提升与效果优化，通过精简和改进现有代码，旨在加速处理速度并提高视觉质量。 关于小波变换阈值函数选取的改进算法，通过对传统函数进行优化，可以实现更好的图像增强效果。
     
  • SAR图像的对比度增强代码
    优质
    本代码旨在提高合成孔径雷达（SAR）图像的视觉质量，通过一系列算法优化图像对比度，增强细节可见性，适用于遥感和地理信息分析领域。 SAR原始图像的幅度范围非常大，而人眼感光范围较小，因此为了观察不同辐射能量的目标，通常需要调节对比度拉伸。本代码可以将大于某个能量阈值的目标全部缩小至该阈值水平，或将小于某阈值的能量目标放大到该阈值水平。这样就可以避免手动调整颜色条的不便。
     
  • CLAHE图像增强算法代码.zip
    优质
    本资源提供了一种基于对比度限制的自适应直方图均衡化（CLAHE）技术的图像增强算法源码。该代码适用于提升图像对比度和细节展示，广泛应用于医学影像处理、计算机视觉等领域。 CLAHE图像增强技术及其多种评价指标的源代码使用MATLAB语言编写，涵盖了RGB、LAB空间及HSV空间中的图像增强处理；同时采用5种客观评价标准来评估经过优化后的图像质量，这些评价标准包括：均值（Mean）、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、信息熵（IE）和结构相似性（SSIM）。