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利用Matlab进行图像增强算法比较的程序（涵盖SSR、MSR、MSRCR和MSRCP）

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简介：
本程序基于Matlab开发，用于对比分析SSR、MSR、MSRCR及MSRCP四种图像增强算法的效果与性能。 建议使用2021a或更高版本运行此程序！首先运行gui_run.m文件以生成GUI界面，点击push button按钮后选择并打开TestImages文件夹中的任意一张图片，系统将自动输出增强后的图像。

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  • 利用Matlab进行图像增强算法比较的程序（涵盖SSR、MSR、MSRCR和MSRCP）
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    本程序基于Matlab开发，用于对比分析SSR、MSR、MSRCR及MSRCP四种图像增强算法的效果与性能。 建议使用2021a或更高版本运行此程序！首先运行gui_run.m文件以生成GUI界面，点击push button按钮后选择并打开TestImages文件夹中的任意一张图片，系统将自动输出增强后的图像。
     
  • 基于MATLAB的图像增强算法仿真比较（含SSR、MSR、MSRCR及MSRCP）+代码与操作视频
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    本项目在MATLAB平台上对四种图像增强算法(SSR, MSR, MSRCR, MSRCP)进行仿真比较，提供详细代码和操作视频教程，帮助用户深入理解并实践图像处理技术。 本项目涉及在MATLAB环境中对图像增强算法进行对比仿真研究，包括SSR（空间域直方图均衡化）、MSR（多尺度Retinex）、MSRCR（带有颜色恢复的多尺度Retinex）以及MSRCP等四种方法，并提供相应的代码和操作视频。这些资源旨在帮助学习者掌握这几种图像增强算法的具体编程实现，适用于本科、硕士及博士阶段的研究与教学使用。 为了顺利运行仿真程序，请确保您的MATLAB版本为2021a或更高。在执行时，推荐通过调用主脚本段落件（Runme_.m）来启动整个流程，并避免直接运行子函数文件。此外，在运行过程中务必确认左侧的“当前文件夹”窗口已切换至项目的根目录下。 有关具体的操作步骤，请参考随项目附带的操作录像视频进行学习和实践操作，以确保能够正确理解和应用所涉及的技术方法。
     
  • 图像增强与去雾的常用算法及MATLAB实现，涵盖直方图、Retinex系列（SSR、MSR、MSRCR）等方法
    优质
    本教程深入讲解了图像增强和去雾技术中的关键算法，并通过MATLAB代码详细展示了直方图均衡化及Retinex系列（包括SSR、MSR、MSRCR）等多种方法的实现过程。 本段落介绍了图像增强与去雾的常用算法及其在Matlab中的实现方法。涉及的技术包括直方图算法、Retinex系列（SSR, MSR, MSRCR）以及暗通道先验算法。所有代码已经调试完成，可以直接输入图像并获得处理结果。文中还展示了不同去雾效果的对比示例。
     
  • MSRCR图像增强算法
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    MSRCR是一种先进的图像处理技术，通过多尺度Retinex理论与颜色恢复相结合，显著提升图像的质量和视觉效果。 包含Retinex处理的单通道和多通道算法，使用C++实现，可以单独使用或与OpenCV集成使用。该算法便于移植到各种平台。
     
  • 利用MATLAB进行水下图像增强
    优质
    本研究探讨了运用MATLAB软件对水下环境中的图像进行处理和优化的方法，旨在改善水下视觉效果，提高图像清晰度与色彩还原度。 基于MATLAB的四种水下图像增强算法：色彩平衡与融合、两步法增强单幅水下图像、水下图像融合以及两步法增强单幅水下图像的实现，同时通过GUI进行显示，并用PSNR（峰值信噪比）、UCIQE（通用颜色质量评价指标）、UIQM（统一图像质量矩阵）、SSIM（结构相似度指数）和MSE（均方误差）五种指标进行对比。 README文档非常详细，代码能够顺利运行。如果遇到任何问题，请私聊说明具体情况。 其中算法涉及到的论文： 1. TWO-STEP APPROACH FOR SINGLE UNDERWATER IMAGE ENHANCEMENT 2. Color Balance and Fusion for Underwater Image Enhancement 使用方法：运行gui.m文件，将待处理图像路径复制到“图像路径文本框”中（例如：F:H0307035Algorithm2inputhazed1.jpg），点击读取图像。注意路径不要带双引号或单引号‘。
     
  • Retinex算法的Python代码：适用于MSRCR和MSRCP
    优质
    本资源提供Python实现的经典Retinex算法代码，包括MSRCR及MSRPC两种变体，旨在帮助用户理解和应用这些技术以改善图像对比度与清晰度。 执行 `/demo.py` 后，请参考 `/code/retinex.py` 中的代码和注释进行相关操作。
     
  • 【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。
     
  • 关于利用MATLAB进行红外图像增强算法的研究.doc
    优质
    本文档探讨了使用MATLAB软件平台开发和实现红外图像增强算法的方法与技术，旨在提高图像清晰度及细节可见性。通过具体案例分析展示了算法的有效性和应用前景。 本段落档《基于MATLAB的红外图像增强算法研究.doc》探讨了如何利用MATLAB软件来改进红外成像技术中的图像质量。通过分析现有方法的局限性，并提出新的解决方案，文档详细介绍了几种有效的图像处理策略和技术细节，旨在提升红外图像在不同应用场景下的清晰度和辨识能力。
     
  • 使用MATLAB进行图像增强
    优质
    本项目运用MATLAB软件平台实现图像增强技术，通过算法优化改善图像质量，提高视觉效果和信息提取能力。 Matlab图像增强是指通过各种算法和技术提高图像的质量或突出某些特征的过程，在Matlab环境中实现这些技术可以利用其强大的数学计算能力和丰富的工具箱支持。常用的图像增强方法包括对比度拉伸、直方图均衡化以及使用滤波器进行噪声减少和边缘检测等。用户可以根据具体需求选择合适的函数或者编写自定义代码来达到优化视觉效果的目的。
     
  • 使用C++进行图像对比度增强
    优质
    本项目采用C++编程语言实现图像处理技术中的对比度增强功能。通过调整像素值来提升图像细节，使图像更加清晰、生动，适用于多种图像处理场景。 用C++实现图像对比度增强可以通过点算子函数来完成。根据参考书上的相关函数，编写了自己的代码以达到这一目的。