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该程序包含CLAHE图像增强算法。

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简介：
利用MATLAB编程语言，开发了CLAHE图像增强以及一系列用于图像评价的多样化源代码，该代码集包含了对RGB图像、LAB空间图像和HSV空间图像的增强处理。此外，通过运用五种不同的客观评价指标，对增强后的图像进行了全面而精确的评估，这些评价指标具体包括：均值（Mean）、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、信息熵（IE）以及结构相似性（SSIM），从而确保了增强效果的客观衡量。

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  • CLAHE图像增强算法代码.zip
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    本资源提供了一种基于对比度限制的自适应直方图均衡化（CLAHE）技术的图像增强算法源码。该代码适用于提升图像对比度和细节展示，广泛应用于医学影像处理、计算机视觉等领域。 CLAHE图像增强技术及其多种评价指标的源代码使用MATLAB语言编写，涵盖了RGB、LAB空间及HSV空间中的图像增强处理；同时采用5种客观评价标准来评估经过优化后的图像质量，这些评价标准包括：均值（Mean）、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）、信息熵（IE）和结构相似性（SSIM）。
     
  • 基于MATLAB的CLAHE算法在彩色图像增强中的应用
    优质
    本研究利用MATLAB平台实现了CLAHE（ Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）算法，并探讨其在提升彩色图像对比度和细节方面的有效性。 程序中有RGB三通道的直方图显示，可以明显看到图像对比度增强的效果。
     
  • 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。
     
  • 限制对比度自适应直方图增强（CLAHE）算法
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    CLAHE算法是一种图像处理技术，用于改善图片中的对比度和细节。通过局部调整直方图来减少噪点影响，提高图像质量，在医学影像等领域广泛应用。 基于OpenCV 4.10的CLAHE（限制对比度自适应直方图均衡化）算法代码。
     
  • HEP弱光图像增强算法的执行程序
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    本程序基于HEP（Histogram Equalization Plus）算法设计，旨在提升弱光环境下图像的质量与清晰度，适用于摄影后期处理及安防监控等领域。 《Unsupervised Low-Light Image Enhancement via Histogram Equalization Prior》算法的可执行程序已准备好。请参考同名文章以查看使用方法。文档中已经包含了预训练模型以及参考图像。
     
  • DX图像增强算法2
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    DX图像增强算法2是针对现有图像处理技术的局限性而研发的一种优化方案。该算法旨在通过先进的计算模型和技术手段提升图片清晰度与色彩还原度，为用户带来更佳的视觉体验。同时，在保持原有细节的前提下改善低质量图像的表现力，广泛应用于摄影、医疗影像分析等多个领域，极大推动了图像处理技术的发展和应用。 该增强工具是第二版，相比第一版有了显著改进。它包含多种测试图像，包括X射线原始图、瓦里安探测器原始图、康众探测器原始图、东芝探测器原始图以及品臻探测器原始图，并且还有用于评估分辨率的线对卡测试图像。
     
  • 关于SVD算法在红外序列图像增强中的应用研究_红外图像增强_红外_图像增强_
    优质
    本研究探讨了奇异值分解(SVD)算法应用于红外序列图像增强的有效性，特别关注改善图像质量和清晰度。通过实验验证，展示了SVD技术在提升红外成像领域的潜力和价值。 基于SVD的红外目标增强具有一定的参考意义，可以查阅相关资料了解。