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MATLAB代码实现图像亮度提升

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简介：
本教程详细介绍使用MATLAB编程语言进行图像处理，重点讲解如何通过调整图像像素值来增强图片的整体亮度。适合初学者和中级用户学习实践。 图像亮度增强可以通过应用各种非线性函数变换来实现，例如幂函数、指数函数和对数函数。此外，还可以使用直方图均衡化方法进行处理。

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  • MATLAB代码实现图像亮度提升
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    本教程详细介绍使用MATLAB编程语言进行图像处理，重点讲解如何通过调整图像像素值来增强图片的整体亮度。适合初学者和中级用户学习实践。 图像亮度增强可以通过应用各种非线性函数变换来实现，例如幂函数、指数函数和对数函数。此外，还可以使用直方图均衡化方法进行处理。
     
  • 灰度图像亮度提升：利用简单滤镜实现灰度图像的亮度增强-MATLAB开发
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    本文介绍了使用MATLAB开发的一种方法，通过应用简单的滤镜来提高灰度图像的整体亮度，以达到优化视觉效果的目的。 这些函数的工作原理是从原始图像中减去所谓的背景图像的滤波版本来获得校正后的结果。背景图像是经过处理包含了照明梯度的图片，因此可以用来修正原图中的光照不均问题。但需要注意的是，该功能仅适用于灰度图像，并且如果前景比背景更亮或更暗，则需要用户手动调整参数。 在过滤器的选择上，这里使用了两种最简单的类型：最小值和最大值滤波器。这两种类型的滤波器为每个像素赋予一个新值，这个新值是该像素周围邻域中的最大或最小的数值。因此通过选择合适的邻域或者结构元素可以得到很好的校正效果。 以下是代码示例的一部分内容： ```matlab I = imread(printedtext.png); SE = strel(rectangle,[150,15]); I_leveled = imgrayenhance(I,dark,0.8,SE,true); BW = imbinarize(I_leveled,0.); ``` 要查看代码的实际运行效果，只需下载相关文件并在包含该函数的路径中执行上述几行命令。
     
  • MATLAB亮度提升代码-LLNet：利用深度学习改善低光图像
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    本项目介绍了一种名为LLNet的深度学习模型，专为提高低光照条件下图像的亮度和清晰度而设计。通过MATLAB实现，LLNet能有效增强夜间或光线不足环境下的图片质量。 LLNet：通过深度学习增强低光图像的代码实现位于该存储库中。它是使用Theano框架构建的一个项目，旨在利用深度自动编码器方法来提升自然微光图像的质量。此仓库包含用于通过图形用户界面运行LLNet的代码和模块。 对于用户而言，可以选择从头开始训练网络模型或直接应用已有的预训练模型以增强多张图片。经过17x17补丁训练的模型可以在model/目录下找到。 要启动程序，请打开终端并导航到该存储库所在的文件夹。接着输入以下命令： ``` python llnet.py ``` 这将使用GUI界面运行LLNet。如仅需在命令行中操作，可以执行如下指令： 为了训练新的网络模型，请键入： ``` python llnet.py train [TRAINING_DATA] ``` 若要增强图像，则应输入： ``` python llnet.py test [IMAGE_FILENAME] [MODEL_FILENAME] ``` 例如，您可以使用以下方式来运行程序: - 训练新模型：`python llnet.py train datafolder/yourdataset.mat` - 增强图片：`python llnet.py test somefolder/darkpicture.png model/mymodel.pkl`
     
  • 【图像提升】利用深度学习实现超分辨率图像增强附带Matlab代码.zip
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    本资源提供了一套基于深度学习技术的超分辨率图像增强解决方案及其MATLAB实现代码，旨在帮助用户提升低分辨率图像的质量。 基于深度学习的超分辨率图像增强技术及其Matlab源码分享。
     
  • 使用MATLAB提升图像对比度
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    本文章介绍了如何利用MATLAB这一编程软件来优化和增强图像的对比度。通过简单的代码示例和技术讲解，读者可以学会调整亮度级别、颜色强度等参数，从而改善图片质量。适合对数字图像处理感兴趣的初学者阅读。 利用MATLAB增强图像对比度的方法有很多。可以通过调整直方图、应用对数变换或伽马校正等方式来实现。这些技术能够帮助突出图像中的细节，使图像更加清晰易读。此外，还可以通过编写自定义函数来探索更多个性化的对比度提升方案。
     
  • MATLAB美白代码-Image_SDR_to_HDR：提升暗区亮度，降低过曝区域光线强度
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    本项目利用MATLAB编写代码实现图像从SDR到HDR的转换，通过调整算法优化图像中暗部细节的展现并减少高光部分过曝现象。 在MATLAB中实现图像SDR到HDR的转换（imageSDR-to-HDR），目标是增强暗光区域的光照并减弱过曝光区域的亮度。具体来说，在暗光条件下，参考了北京大学学者的研究论文及其开源工程中的方法来增加光照强度。这些研究包括了一种基于生物灵感的多曝光融合框架用于低光图像增强、一种新的使用曝光融合框架进行图像对比度增强算法以及一个新的利用相机响应模型改进低光环境下的图像质量的方法。 原论文的主要创新点在于只对缺失光线的地方进行了补光处理，而保持光照良好的区域不变，从而使得整张图片更加清晰。然而，在个人看来，该方法虽然优化了暗区和正常照明条件下的效果，但在过曝光的区域内仍然存在不理想的情况；因此可以进一步改进以减少这些区域内的亮度。 该项目在此基础上进行扩展：在低光条件下增加光照强度，并对过度曝光的部分执行减光操作。所需环境为MATLAB。
     
  • 图像亮度调节：使用MATLAB增减图片亮度
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    本教程介绍如何利用MATLAB软件调整图片亮度，涵盖基本原理与代码实现，帮助用户掌握图片处理技巧。 首先在命令窗口中读取任意两个图像，然后按 Ctrl+Enter 执行每个单元格。突出显示暗淡值并增加或减少单元格框中的数值以增强或减弱图像。
     
  • MATLAB中调整图像饱和度、亮度和色调的代码
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    本教程提供了一段MATLAB代码，用于演示如何调整图片的饱和度、亮度及色调。通过简单易懂的示例帮助用户掌握相关函数的应用技巧。 编程简介： 1. 使用MATLAB软件进行编写。 2. 原理： （1）对于矩形图，第一行的饱和度最高，颜色变化从(255,0,0)到(255,255,0)，再到(0,255,0)，然后是(0,255,255)-(0,0,255)-(255,0,255)，每一列的颜色会随着位置逐渐递减。最后一行的R、G、B值均为128。 （2）对于圆形图，首先确定圆形区域，然后对这个区域内进行颜色处理，根据角度将圆周分成不同的颜色变化区段，方法与矩形图相同。 （3）代码中详细解释了上述设计思路。 3. 操作：点击开始按钮后，程序会生成并显示矩形和圆形图像，并将其存储为jpg格式。
     
  • MATLAB图像处理：提升技巧与实例解析 赵小川 代码
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    《MATLAB图像处理：提升技巧与实例解析》由赵小川编写，通过丰富的代码和实例深入浅出地讲解了如何利用MATLAB进行高效、精准的图像处理。 MATLAB图像处理：能力提高与应用案例 赵小川 随书代码第二部分