MATLAB图像均衡化代码-Sand-Dust图像增强(CLEHE-LAB):适用于...

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简介：
本项目提供MATLAB代码实现Sand-Dust图像的CLEHE-LAB均衡化技术，显著提升图像质量与细节可见度。适合科研及工程应用。本段落介绍了一种基于归一化伽玛变换的对比度有限自适应直方图均衡及色彩校正方法，用于增强沙尘图像。该研究由石正豪、冯亚宁、赵明华、张二虎以及何立峰在《IET图像处理》期刊上发表（2020年14卷第4期：747-756页）。此方法旨在通过归一化伽玛变换来提高沙尘图像的对比度，并进行色彩校正。用户可以在Windows 10系统和Matlab 2018b版本上运行代码，以获取PSNR（峰值信噪比）及SSIM（结构相似性指数）等定量结果。如果您使用了这段代码，请引用我们的出版物。非常感谢所有合著者对本研究的支持与贡献。

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MATLAB图像均衡化代码-Sand-Dust图像增强(CLEHE-LAB):适用于...

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本项目提供MATLAB代码实现Sand-Dust图像的CLEHE-LAB均衡化技术，显著提升图像质量与细节可见度。适合科研及工程应用。本段落介绍了一种基于归一化伽玛变换的对比度有限自适应直方图均衡及色彩校正方法，用于增强沙尘图像。该研究由石正豪、冯亚宁、赵明华、张二虎以及何立峰在《IET图像处理》期刊上发表（2020年14卷第4期：747-756页）。此方法旨在通过归一化伽玛变换来提高沙尘图像的对比度，并进行色彩校正。用户可以在Windows 10系统和Matlab 2018b版本上运行代码，以获取PSNR（峰值信噪比）及SSIM（结构相似性指数）等定量结果。如果您使用了这段代码，请引用我们的出版物。非常感谢所有合著者对本研究的支持与贡献。

MATLAB中的图像增强——直方图均衡化代码

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本段落介绍了一种使用MATLAB实现的图像处理技术——直方图均衡化。通过调整图像的对比度和亮度，该方法能够显著改善图像视觉效果，并附有具体代码示例，适合初学者理解和实践。该压缩包包含一种图像增强方法——直方图均衡化的MATLAB代码，并附有部分注释。

图像增强之直方图均衡化

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直方图均衡化是一种有效的图像增强技术，通过重新分布图像的像素值来提升对比度和细节显示，适用于改善低对比度图像的视觉效果。直方图均衡化是一种通过调整图像的灰度分布来增强图像的方法。其基本原理是将原始图像的灰度值分布转换为均匀分布的形式，从而扩大像素灰度范围，并提高整个图像的对比度。

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

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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。

直方图均衡化的图像增强技术

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直方图均衡化是一种通过重新分布图像中的像素值来提升对比度和清晰度的技术，广泛应用于图像处理与计算机视觉领域。图像增强是提升图像质量和突出关键特征的重要技术，在图像处理领域扮演着至关重要的角色。直方图均衡化作为其中的一种有效手段，尤其在改善灰度图像的对比度和扩展其动态范围方面效果显著。直方图描述了图像中不同灰度值出现频率的情况，为分析亮度分布提供了直观工具。通过重新分配灰度级来扩大对比度的过程称为直方图均衡化，在这一过程中大部分像素集中在某个特定灰度范围内导致暗淡或缺乏对比的图像可以得到改善。具体而言，该过程涉及创建一个新的映射函数以将原始图像中的非均匀灰度分布转换为更均匀的状态。 MATLAB软件因其强大的数值计算和可视化功能常被用于实现包括直方图均衡化在内的多种算法。利用`histeq`函数可轻松执行这一操作：首先计算累积分布函数（CDF），然后通过应用逆CDF映射，调整每个像素的灰度值以达到新的均匀分布状态。在进行实验时，通常会将处理前后的图像及对应的直方图作对比来评估效果。结果显示经过均衡化后，图像具有更高的视觉质量和更好的细节展现能力，这对人眼识别或机器分析都非常有利，并且可以改善由于光照不均、曝光不当等原因导致的图像质量问题。除了直方图均衡化外，还有其他多种增强方法如空间域和频域增强等可供选择。前者直接操作像素以调整亮度、对比度及锐化特征；后者则通过傅立叶变换在频率层面改进特性表现。这些技术各有其适用场景与优势，需根据具体需求进行合理选用。图像增强是提高可读性并为后续分析奠定基础的关键步骤之一，而直方图均衡化因其独特的优势成为处理灰度图像的理想选择。无论是在医学影像、遥感还是计算机视觉领域中，这一过程都至关重要，并能显著提升最终结果的质量与准确性。

直方图均衡化的图像增强技术

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直方图均衡化是一种有效的图像处理技术，通过重新分配和扩展其强度值来改善图像对比度，从而提高图像细节的可见性。这种方法简单且广泛应用在计算机视觉领域中。图像增强直方图均衡化是一种常见的数字图像处理技术，主要用于改善低对比度或光照不均匀的图像视觉效果。该方法通过调整像素灰度级分布来使整个图像更加均匀，从而提高其对比度。直方图描述了图像中每个灰度级别的频率分布情况，并以曲线形式展现出来。在直方图均衡化过程中，目标是将原始图像的直方图扩展到可用的所有灰度范围内，充分利用这些级别以便让图像看起来更鲜明。具体而言，该过程首先计算原图像的直方图，接着根据此信息构建一个线性的累积分布函数（CDF），并将其映射至整个灰度范围。然后通过反变换将每个原始像素值转换为新的灰度级，从而完成均衡化处理。这项技术的优点在于即使面对对比度低的图像也能显著提升其质量和细节可见性，在医学影像分析、遥感图像处理及机器视觉等领域尤其重要，因为这些领域经常需要从质量较差的图像中提取关键信息。然而，直方图均衡化的局限也显而易见：对于已经具有高对比度或存在噪声干扰的图像而言，应用此方法可能导致过度曝光或者增加噪音影响清晰度。实践中通常使用如Python中的OpenCV库来实现这一过程。例如： ```python import cv2 import numpy as np # 读取灰度模式下的原始图像 img = cv2.imread(input.jpg, 0) # 进行直方图均衡化处理 enhanced_img = cv2.equalizeHist(img) # 将增强后的图像保存为新文件 cv2.imwrite(output.jpg, enhanced_img) ``` 上述代码首先读取灰度模式下的原始图像，然后调用`cv2.equalizeHist()`函数执行直方图均衡化处理，并将结果以新的文件形式存储。这使我们能够有效地提升低对比度的图像质量，在视觉上和后续分析中都更具吸引力。总的来说，直方图均衡化是一种强大的工具，可以显著改善低对比度图像的质量。在应用时需注意其可能带来的副作用并根据实际情况进行权衡调整以达到最佳效果。

几种用于图像增强的直方图均衡化算法

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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。

基于MATLAB的彩色图像直方图均衡化增强程序

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本程序利用MATLAB实现彩色图像的直方图均衡化处理，有效提升图像对比度与清晰度，适用于各类图像处理和计算机视觉应用。基于MATLAB的直方图均衡化彩色图像增强程序通过仿真显示，在进行直方图均衡化后，输出图像的轮廓更加清晰且亮度明显提升。

基于MATLAB的彩色图像直方图均衡化增强程序

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本程序利用MATLAB实现彩色图像的直方图均衡化处理，有效提升图像对比度和细节可见性，适用于图像预处理与分析领域。基于MATLAB的直方图均衡化彩色图像增强程序通过仿真显示，在进行均衡化处理后，还原图像的轮廓更加清晰且亮度明显提升，与原始真彩色图像相比效果显著。

空域图像增强技术——直方图均衡化

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本文章介绍了空域图像处理中的直方图均衡化技术，通过调整图像中像素值分布来提升其对比度和清晰度。直方图均衡化是一种图像处理技术，用于改善图像的对比度。通过比较均衡化前后的直方图，可以直观地看到这种技术的效果。例如，在应用了直方图均衡化的前后，我们可以观察到像素分布的变化情况。