Advertisement

基于MATLAB的图像直方图均衡化算法代码-Image_Enhance:ROS节点用于在低光照环境下提升图像质量

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
该代码库提供了一个基于MATLAB实现的图像直方图均衡化算法的ROS节点，专门针对低光照条件下的图像增强问题。 图像直方图均衡化算法的MATLAB代码是用于增强输入图像流的一种工具，它包含多种方法和技术，并可以在弱光条件下进行优化处理。该工具采用对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）技术，基于OpenCV实现。可以通过启动文件调用动态重新配置服务器来在线测试不同的参数设置。示例输出展示了算法的效果和性能。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于MATLAB的图像直方图均衡化算法代码-Image_Enhance:ROS节点用于在低光照环境下提升图像质量
    优质
    该代码库提供了一个基于MATLAB实现的图像直方图均衡化算法的ROS节点，专门针对低光照条件下的图像增强问题。 图像直方图均衡化算法的MATLAB代码是用于增强输入图像流的一种工具，它包含多种方法和技术，并可以在弱光条件下进行优化处理。该工具采用对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）技术，基于OpenCV实现。可以通过启动文件调用动态重新配置服务器来在线测试不同的参数设置。示例输出展示了算法的效果和性能。
     
  • Matlab中灰度图像的直方图均衡化代码_直方图_直方图均衡化
    优质
    本资源提供了一段在MATLAB环境下用于实现灰度图像直方图均衡化的代码。通过该程序，用户能够有效增强图像对比度，改善视觉效果。 灰度直方图可以通过MATLAB实现图像的直方图均衡化。
     
  • 低光照环境下的图像增强算法
    优质
    本研究专注于开发适用于低光照条件下的先进图像增强技术，旨在提升夜间或光线不足环境下拍摄照片的质量。通过优化算法提高图片亮度和清晰度，减少噪点，改善色彩还原度，使图像更加自然逼真。 低光增强图像算法是计算机视觉领域中的一个重要技术手段，主要用于改善在光照不足环境下拍摄的图片质量。这类算法的主要目标在于提升图像亮度与对比度的同时保持细节及色彩的真实感。 1. **Sigmoid函数**：`sigmoid.m`文件可能包含了一个实现Sigmoid函数的功能模块。这种函数常用于调整输入值至0到1区间，有助于优化低光条件下图像的动态范围和暗部细节展示。 2. **运行脚本**：主脚本`runme.m`可能会调用其他功能（如sigmoid）来执行完整的图像增强流程。通过读取、处理及显示或保存图片的方式进行操作。 3. **零一映射**：文件名`zeroone.m`可能代表一个将像素值标准化至0-1范围内的函数，这是许多图像预处理步骤中的常见做法。 4. **色调映射Lab**：`tonemapLAB.m`可能是应用在Lab颜色空间上的调色功能。该色彩模型更符合人类视觉特性，在低光条件下优化了图片的色彩和亮度表现。 5. **加权光流滤波器**：文件名`wlsFilter.m`可能对应一个用于图像平滑处理但保留边缘细节的功能模块，它有助于减少噪声并提高整体质量。 6. **示例图像**：作为例子使用的原始图像是名为`flower.png`的花朵图片。通过运行提供的脚本可以观察到低光增强后的效果。 在实际应用中，多种技术会被结合使用以实现最佳效果，如直方图均衡化、自适应伽马校正以及局部对比度调整等方法能够显著改善图像质量。此外，现代深度学习技术也被用来训练神经网络模型进行更高效的优化处理，在满足实时性和性能要求的同时极大提升了低光环境下的图片清晰度和细节表现能力。
     
  • 基于MFC的图像直方图均衡化方法
    优质
    本研究探讨了利用Microsoft Foundation Classes (MFC)开发图像处理软件中的直方图均衡技术，旨在提升图像对比度和视觉效果。 基于MFC的直方图均衡化程序的实现，可保存。
     
  • MATLAB图像均衡化代码-LIME：基于论文“利用光照图增强弱光图像”的实现
    优质
    本项目提供了一种基于LIME算法的MATLAB代码，用于执行图像均衡化，尤其针对低光照条件下的图片。此方法借鉴了论文《利用光照图增强弱光图像》中的技术，能够有效提升图像在昏暗环境下的视觉效果和质量。 MATLAB图像均衡化代码LIME：低光图像增强是基于论文“LIME：通过照明图估计进行低光图像增强”的MATLAB实现。该项目在Saumik Bhattacharya教授的指导下作为课程项目完成，课程为“数字图像处理”（ECN-316）。可以获取到项目报告和官方网站信息。 作者提供的演示软件包含.pmat文件，这些文件无法直接读取源代码。使用克隆存储库的方法如下： 在命令行中运行：`git clone https://github.com/estija/LIME.git` 打开MATLAB后转至该git仓库的文件夹。 在MATLAB命令窗口添加路径： ``` addpath(./BM3D); addpath(./imgs); ``` 加载图像并执行以下代码： ```matlab img_in = imread(x.bmp); [Ti,Tout,img_out,Iout] = lime_main_module(img_in,mu,rho,ds,ss,flag); ``` 其中，x代表`imgs`文件夹中的某张图片。若要查看结果，请设置`flag=1`。 Ti和Tout分别表示初始照度图和最终的照明估计图。
     
  • RGB图像直方图均衡化代码
    优质
    本代码实现RGB彩色图像的直方图均衡化处理，增强图像对比度和细节展示，适用于图像预处理或视觉效果改进。 这段代码是在我使用VC6.0进行数字图像处理上机实验时编写的作品，所用的文件是.raw格式的原始图像文件。供大家学习参考！
     
  • HL.zip_mfc 图像直方图均衡化处理_直方图均衡_直方图均衡化
    优质
    本项目提供了图像直方图均衡化的MATLAB实现，通过调整图像中像素值的概率分布来提升对比度，适用于图片增强和预处理。 关于图像的直方图均衡化，在VC++ MFC环境中实现这一技术的过程涉及多个步骤和技术细节。首先需要理解直方图均衡化的原理：通过调整图像中像素值的概率分布，可以增强对比度并改善视觉效果。在MFC应用程序开发过程中，可以通过读取和显示原始图像开始，然后计算其灰度级的频率分布（即直方图），接着应用算法进行变换以达到均衡化的效果，并最终展示处理后的结果。整个过程需要掌握C++编程技能以及对图形界面设计的理解。
     
  • 直方图均衡化与局部直方图均衡化：基于MATLAB的图像处理技术
    优质
    本文章介绍直方图均衡化和局部直方图均衡化两种增强图像对比度的技术，并通过实例演示如何在MATLAB中实现这些算法。 图像的直方图均衡化和局部直方图均衡化是两种增强图像对比度的技术。直方图均衡化通过对整个图像的所有像素进行操作来扩展灰度范围，从而提高整体的视觉效果。而局部直方图均衡化则是在较小的空间区域内应用相同的原理，这样可以更好地保留细节信息并减少噪声的影响。这两种方法在计算机视觉和数字图像处理中都有广泛应用。
     
  • 几种用于图像增强的直方图均衡化算法
    优质
    本论文探讨了几种基于直方图均衡化的图像增强技术，旨在改善图像的质量和视觉效果。通过优化直方图分布，这些方法能够有效提升图像对比度，适用于多种应用场景。 本段落介绍了几种用于图像增强的直方图均衡化算法在Matlab中的实现方法，包括RMSHE（均值标准差直方图均衡化）和MMBEBHE（最大类间方差局部直方图均衡化），以及全局直方图均衡化和局部直方图均衡化的应用。
     
  • 利用OpenCV进行图像对比度提升——基于直方图均衡化技术
    优质
    本文章介绍了如何使用OpenCV库实现图像对比度增强的方法，具体采用的是直方图均衡化的技术手段。通过该方法可以有效改善图像细节展现。 本程序使用C++调用OpenCV函数实现了通过直方图均衡化来增强图像对比度，并展示了处理前后的效果图。