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基于MATLAB的图像增强——空域变换方法（一）

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简介：
本系列文章介绍使用MATLAB进行图像增强技术中的空域变换方法，探讨不同算法对图像质量提升的效果和应用。 本段落介绍了使用MATLAB进行图像增强的技术，重点讲解了空域图像增强中的灰度求反方法，并提供了包含代码的详细文档。所有内容已经过测试且效果良好。

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  • 基于MATLAB的图像增强——空域变换方法（一）
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    本系列文章介绍使用MATLAB进行图像增强技术中的空域变换方法，探讨不同算法对图像质量提升的效果和应用。 本段落介绍了使用MATLAB进行图像增强的技术，重点讲解了空域图像增强中的灰度求反方法，并提供了包含代码的详细文档。所有内容已经过测试且效果良好。
     
  • 空域与频域的图像增强方法
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    本研究探讨了在空域和频域中实现图像增强的不同技术，旨在提高图像质量、对比度及细节展示，为视觉信息处理提供有效解决方案。 该资源是关于数字图像处理中的图像增强的课件，主要讲述了空域增强和频域增强的内容。只需要学习这部分内容即可。
     
  • 基于小波变换的图像增强方法
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    本研究探讨了利用小波变换技术对数字图像进行增强的方法，旨在提升图像细节清晰度与视觉效果。通过频域分析优化图像质量，适用于多种图像处理场景。 该程序使用MATLAB R2011b进行仿真，并借鉴了参考文献中的思想。主要包括5个程序：wave_ehc_zxp_test、wave_ehc_zpx、wave_zpx、xiaobo_zengqiang和xiaobo_zengqiang1。其中，wave_ehc_zpx是主程序，而wave_ehc_zpx_test则是用于测试主程序的辅助程序（需要修改图片读取的部分）。其他均为该程序中的子程序。
     
  • 数字图像处理中的空域增强与直方图基底图像增强方法
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    本研究探讨了数字图像处理中空域增强及基于直方图的图像增强技术，旨在提升图像视觉效果和信息提取能力。 数字图像处理包括图像的空域增强和基于直方图的图像增强。
     
  • Matlab 图像空域与频域增强.rar
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    本资源包含使用MATLAB进行图像处理的代码和教程，专注于空域及频域上的图像增强技术，适用于科研和教学用途。 设计一套结合空间域与频率域的图像增强算法来处理含有随机噪声和周期性混合噪声的图像，以去除噪声并提高图像质量。通过完成这个题目，学生可以了解图像去噪和增强的方法，并掌握相关原理和技术，从而具备一定的图像分析和处理能力。该任务包括提供示例图片、撰写课程设计报告以及编写MATLAB加噪代码等步骤。此外，还会探讨多种空间域与频域相结合的图像增强算法的应用方法。
     
  • 一种基于小波变换的红外图像增强方法（2015年）
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    本文提出了一种利用小波变换技术来提升红外图像质量的方法。通过优化算法处理噪声与细节，增强了目标识别和场景分析能力，在2015年取得了显著效果。 图像增强处理是红外图像预处理中的必要且关键步骤。由于目标物体信号弱导致的对比度低以及外界噪声干扰造成的图像质量差等问题，本段落提出了一种结合小波变换、奇异值分解与阈值滤波技术的新型算法。 具体而言，该方法首先通过小波变换将红外图像分为高频系数和低频系数两部分。在低频域中应用奇异值分解来提升对比度及改善图像质量；而在高频域则采用阈值滤波以减少噪声并突出细节特征。最后，经过逆向的小波重构过程获得最终的增强效果。 实验结果显示：相较于传统方法，该算法能够显著提高红外图像的对比度和细节表现力，在视觉上更接近于人类感官体验的标准，因此被认为是一种有效的处理手段。
     
  • 基于Contourlet变换的红外图像非线性增强方法
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    本研究提出了一种基于Contourlet变换的红外图像非线性增强方法，有效提升图像细节和对比度，适用于目标识别与跟踪。 为解决红外图像对比度低及噪声大的问题，本段落提出了一种基于Contourlet变换的非线性增强算法。作为一种高效的方向多尺度分析方法，Contourlet变换能够在任意尺度上实现方向分解。 首先，通过应用Contourlet变换对图像进行处理，在不同尺度和方向上得到一系列子带系数：包括低频子带系数以及各个通向方向上的子带系数。接着使用非完全贝塔函数来调整这些低频子带系数以提升整体对比度；同时利用一种特定的非线性增益函数，对各带通方向子带系数进行处理，并根据噪声水平设定阈值，抑制小于该阈值的小幅变化增强大于这个阈值的变化。 经过逆Contourlet变换后生成最终增强图像。实验结果显示，这种方法能够显著提高低对比度红外图像的质量，在视觉效果和定量评估指标上均优于传统的直方图均衡化、小波变换等技术，并且保持了更多的轮廓特征，避免了上述方法在处理噪声时过度放大以及细节表现不足的问题。
     
  • 基于全变分Retinex和梯度域的雾天图像增强方法
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    本研究提出了一种结合全变分Retinix理论与梯度域处理技术的方法，有效提升雾天条件下图像的质量，增强了视觉效果及细节可见性。 为了提升雾天图像的对比度并确保颜色恒常性，本段落提出了一种基于全变分Retinex及梯度域的增强算法。首先利用高斯—赛德尔GS（Gauss-Seidel）迭代方法求解基于Retinex理论的全变分能量泛函问题，从而有效保持图像的颜色一致性；其次采用相对梯度和绝对梯度相结合的方式拉伸雾天图像中较亮区域的对比度，并在全变分Retinex模型下重建增强后的图像。此外，该算法还被应用于彩色图像处理领域；最后将基于全变分Retinex理论与基于梯度域的方法得到的结果进行加权融合，使得最终结果既提高了对比度又保持了色彩恒常性。 实验结果显示，本研究提出的算法能够显著提高雾天条件下图像的清晰度和对比度，并且具有良好的颜色保真性和一致性。
     
  • 利用幂次变换增强图像对比度的MATLAB方法
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    本文介绍了基于MATLAB平台的一种简单有效的图像处理技术，通过应用幂次变换来显著提升图像的对比度和视觉效果。 如何使用幂次变换在MATLAB中增强图像的对比度？
     
  • 基于小波变换与直方图均衡的红外图像增强方法
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    本研究提出了一种结合小波变换和直方图均衡技术的新型算法，旨在提升红外图像的质量和清晰度，特别适用于低光照或恶劣环境下的成像需求。 基于红外图像低分辨率、低对比度及视觉特性差的特点以及传统直方图均衡化方法会丢失细节并增强噪声的缺点，本段落提出了一种结合小波变换多尺度特性和直方图均衡化的新型算法来改进红外图像增强技术。 该研究聚焦于解决由自然因素和技术限制导致的红外图像质量问题。红外成像通常因目标与背景间的热交换、较长波长及探测器单元不一致性等因素而呈现低信噪比、高空间相关性等特性，这些问题影响了其在侦查和评估中的应用效果。 传统上采用直方图均衡化来增强对比度并改善亮度分布。然而这种方法的局限在于它可能丢失图像细节，并且会增加噪声，从而降低整体质量。小波变换作为一种多尺度分析工具，在不同分辨率下提取局部特征方面具有优势，这为改进红外成像技术提供了新的视角。 结合这两种方法的新算法首先通过小波变换对原始图像进行分解和处理以增强其局部特性；之后再应用直方图均衡化调整全局对比度。这样的组合能够确保在提高图像清晰度的同时保留更多细节信息，并减少噪声的影响，从而达到更好的视觉效果。 研究者们利用Matlab仿真平台对该算法进行了测试验证，展示了该方法的有效性及其优化潜力。这项工作对于提升红外成像技术的应用性能具有重要意义，尤其是在科学研究和军事领域中对目标侦查与评估能力的提高方面。 关键词包括“红外”、“图像增强”、“小波变换”、“直方图均衡化”以及“对比度”，这些术语反映了该研究的核心内容和技术路径。