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MATLAB图像均衡化代码-LIME：基于论文“通过照明图估计增强弱光图像”的实现。

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简介：
该MATLAB图像均衡化代码名为LIME，旨在通过照明图估计技术增强低光图像。此代码是论文“LIME：通过照明图估计进行低光图像增强”的MATLAB实现，由SaumikBhattacharya教授指导，作为“数字图像处理”（ECN-316）课程项目完成。 项目报告以及相关文件均可查阅。此外，该项目的官方网站也提供了资源。作者提供了一套演示软件，包含.pmat文件，但无法直接访问其源代码。以下是克隆存储库并运行代码的步骤：首先使用gitclone命令克隆GitHub仓库：gitclonehttps://github.com/estija/LIME.git。然后，在MATLAB环境中添加路径：addpath(./BM3D);addpath(./imgs)。接下来，加载图像并执行以下MATLAB命令：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目录下的图片，flag=1用于显示结果。Ti和Tout分别代表初始照...

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  • 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。
     
  • LIME低光照图像增强算法.zip
    优质
    本资源提供一种用于改善低光照条件下图像质量的技术——LIME算法。该算法能够有效提升图片亮度、色彩饱和度并减少噪点，适用于夜间摄影或光线不足环境下的图像处理需求。 LIME低照度图像增强算法包含C++程序和测试效果图像，可以直接使用，并且效果非常惊人，十分值得下载。
     
  • MATLAB中的图像增强——直方图均衡化代码
    优质
    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。
     
  • 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。
     
  • 弱光图像增强1（基于融合的弱光图像增强方法及其在MATLAB中的实现）
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    本研究提出了一种基于图像融合技术的弱光环境下的图像增强算法，并详细介绍了其在MATLAB平台上的实现过程。该方法旨在提高夜间或低光照条件下图像的质量和清晰度，为相关领域的应用提供技术支持。 弱光图像增强1（Low-Light-Image-Enhacement-1）：该方法采用Matlab实现，并发表在期刊《信号处理杂志》上，作者包括薛阳富、德鲁曾、岳煌、廖英豪、丁兴豪和John Paisley。论文于2016年5月由爱思唯尔出版，提出了一种基于融合的图像增强技术用于弱光条件下的图像改善。
     
  • 当前论文中关于图像增强的直方图均衡化(AHE)代码
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    这段资料介绍的是在现有的学术文献和研究项目中的图像处理技术——自适应直方图均衡化（AHE），着重于其代码实现，以提升图像对比度及细节。 自适应直方图均衡是一种基于直方图均衡化的图像增强算法。
     
  • 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。
     
  • 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。