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红外图像的自适应增强算法与实现——基于双平台直方图和灰度均衡的Matlab及Python代码-对比度优化调整

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简介：
本文介绍了一种新颖的红外图像自适应增强算法，通过结合双平台直方图与灰度均衡技术，在MATLAB和Python环境下实现了有效的对比度优化调整。 本资源包含了一份关于红外自适应增强算法的详细描述文档，详尽地介绍了该算法在实现过程中的各个方面。此外还提供了一个用Matlab编写的一个版本以及一个Python编写的另一个版本的具体代码实现，并附带了测试代码和数据集。 这种基于双平台直方图的方法能够根据实时获取到的红外图像统计信息进行分析处理，在遍历局部极大值、估算数值近似值的基础上，通过确定最小灰度间隔的方式对上限及下限阈值实施自适应计算与更新。这种方法能够在突出显示细节的同时有效抑制背景噪声。 该算法对于提升整体对比度和增强红外图像中的细节具有显著效果。

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  • 红外图像的自适应增强算法与实现——基于双平台直方图和灰度均衡的Matlab及Python代码-对比度优化调整
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    本文介绍了一种新颖的红外图像自适应增强算法，通过结合双平台直方图与灰度均衡技术，在MATLAB和Python环境下实现了有效的对比度优化调整。 本资源包含了一份关于红外自适应增强算法的详细描述文档，详尽地介绍了该算法在实现过程中的各个方面。此外还提供了一个用Matlab编写的一个版本以及一个Python编写的另一个版本的具体代码实现，并附带了测试代码和数据集。 这种基于双平台直方图的方法能够根据实时获取到的红外图像统计信息进行分析处理，在遍历局部极大值、估算数值近似值的基础上，通过确定最小灰度间隔的方式对上限及下限阈值实施自适应计算与更新。这种方法能够在突出显示细节的同时有效抑制背景噪声。 该算法对于提升整体对比度和增强红外图像中的细节具有显著效果。
     
  • 基于MATLAB的红外图像增强算法——分段线性灰度拉伸与对比度调整-均衡及自适应算法代码
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    本文章介绍了一种利用MATLAB实现的红外图像增强方法，包括分段线性灰度拉伸、对比度调整和均衡化处理，并提供自适应算法源码。 这份使用MATLAB语言编写的分段线性直方图红外图像（灰度图像）增强算法能够实现8位、14位及16位的灰度或红外图像的增强与拉伸，适用于过曝光、欠曝以及强光条件下的灰度图片。该算法采用分段线性拉伸技术，并结合了线性截断和直方图均衡等方法的优点。其核心思想是基于统计直方图将像素值分为低灰度、中灰度及高灰度三个区间，每个区间的调整使用不同的线性系数进行优化，以确保图像对比度良好且不失真。 分段的划分与拉伸参数的选择都是通过代码自动计算确定，并非人工调节。因此该算法具有广泛的适用性和稳定性，在经过大量红外图片测试后均表现出色。此外，它还具备排除异常点对增强效果影响的能力。本资源还包括一份能够批量处理图像的测试代码以及一批用于验证和参考的数据集。
     
  • Python代码实现红外图像增强-分段线性与灰度拉伸-图片均衡及自适应调整算法
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    本项目采用Python语言，结合分段线性和灰度拉伸技术，对红外图像进行增强处理，并实施图片均衡和自适应调整算法以优化视觉效果。 这份使用Python语言编写的分段线性直方图红外图像（灰度图像）增强算法能够实现8位、14位、16位的灰度图像或红外图像的增强与拉伸，包括在过曝光、曝光不足及强光类型的图片中均能取得良好效果。该算法采用分段线性拉伸的方法，并结合了线性截断和直方图均衡等技术的优点。其主要思想是通过统计直方图将像素灰度值分为三个等级（低灰度分段、中灰度分段与高灰度分段），每个分段使用不同的线性系数进行调整，以确保图像具有良好的对比度且不失真。 算法的区间划分和拉伸系数确定均采用代码自动计算得出，并不需要手动调节。因此，该算法具备较好的通用性和稳定性，在经过上千张各种红外图像测试后都取得了良好效果。此外，它还能够排除坏点（异常点）对图像增强的影响。 本资源中包含一份用于批量处理图片的测试代码以及一批可供用户进行测试和参考的数据集。
     
  • 经典图像增强算法的实现（包括灰度图和彩色图的直方图均衡、对比度受限的自适应直方图均衡及Retinex）
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    本项目聚焦于经典图像增强技术的应用与实践，涵盖灰度图与彩色图的直方图均衡处理、对比度受限的自适应直方图均衡以及Retinex算法实施，旨在提升图像视觉效果和细节展现。 图像增强算法包括直方图均衡（适用于灰度图和彩色图）、对比度受限的自适应直方图均衡以及Retinex算法。这些代码可以直接运行。
     
  • 直方图均衡化技术：通过调整图像强度来增强对比度的方法
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    直方图均衡化是一种有效的图像处理技术，它通过对图像像素值的概率分布进行变换，达到扩展其灰度范围的效果，从而显著提升图像的整体对比度和细节可见性。 直方图均衡化可以应用于图片1、图片2、图片3和图片4。
     
  • MATLAB图像均衡化代码：CLAHE（对比度受限自适应直方图均衡）
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    本项目提供使用MATLAB实现的CLAHE算法代码，用于增强图像局部对比度，改善视觉效果，特别适用于医学影像和计算机视觉领域。 在使用MATLAB进行图像处理时，可以采用克拉赫对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）来改善图像质量。简单直方图方法存在强度饱和的问题，这会导致信息丢失，在医学成像中尤其不可接受。因此，为了保留细节并提高图像质量，CLAHE是一个很好的选择。 对于较暗的医学影像，CLAHE能够提供更好的效果。使用MATLAB执行代码的具体步骤如下：首先打开MATLAB软件，并导航至包含fn_CLAHE.m文件的位置；然后在“运行”命令中将输入图像命名为example.jpg以启动程序并查看结果。
     
  • 基于双直方图均衡化和自适应S形函数的BEASF灰度图像增强器-MATLAB开发
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    本项目提出了一种结合双直方图均衡化与自适应S形函数的图像增强算法（BEASF），旨在通过MATLAB实现对灰度图像进行有效的对比度提升和细节增强。 使用图像处理算法增强图像对比度时，请确保使用BEASF.m函数以及相关的辅助函数。如果您觉得该算法有用，请给予评分；如果发现任何问题或错误，请通过电子邮件或评论告知我，以便我能及时解决这些问题并改进算法。感谢您的支持和反馈。
     
  • 基于图像分割与平台直方图均衡的红外图像增强方法
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    本文提出了一种结合图像分割和平台直方图均衡技术的创新性方法，旨在提升红外图像的视觉效果及质量。通过优化对比度和细节展现，该方法有效增强了目标识别精度，在军事侦察、医疗诊断等领域展现出广泛应用潜力。 图像分割是指将一张图片划分为若干个具有特定性质的区域，并提取出感兴趣的目标的技术与过程。它是从图像处理过渡到图像分析的关键步骤之一。目前常用的图像分割方法主要可以归为四类：基于阈值的方法、基于区域的方法、基于边缘的方法以及依据特定理论的方法等。从数学的角度来看，图像分割的过程就是将数字图像划分为互不相交的若干个子集，并且对于属于同一个区域内的像素赋予相同的标识号。
     
  • 直方图均衡化、直方图变换及对比度自适应直方图均衡化
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    本篇内容涵盖图像处理中提升对比度的关键技术，包括直方图均衡化、直方图规定化以及更为复杂的对比度自适应直方图均衡方法。 直方图均衡化、直方图变换以及对比度自适应直方图均衡化是常见的图像处理技术。这些方法可以改善图像的视觉效果，提高图像的质量。其中，直方图均衡化通过扩展像素值范围来增强整个图像的对比度；而对比度自适应直方图均衡化则针对不同区域进行局部调整，以达到更好的视觉效果。
     
  • 对比度受限自适应直方图均衡化算法的CLAHE MATLAB代码
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    本段MATLAB代码实现了对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）算法，用于改善图像中细节丰富的区域的局部对比度。 该 MATLAB 程序用于对给定图像执行对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE），程序中有详细的中文注释。 CLAHE 算法可以提高图像的对比度和细节，改善图像质量。它通过将图像划分为小块（称为上下文区域）来操作，而不是直接对整个图像进行直方图均衡化。这样可以避免噪声和边界过于突出的情况。 使用方法： 在 MATLAB 命令行中运行以下代码: ```matlab fn_CLAHE(images001.jpg) ```