基于Retinex的图像增强算法-Opencv-C++

针对Retinex算法在处理低照度图像时难以保证颜色恒常性以及边缘易出现光晕现象问题,提出了一种变换空间和引导滤波相结合的光照补偿算法。该算法将图像从RGB颜色空间转换到Lab颜色空间,用Retine

基于VS2019和Opencv的C++语言，本文详细讲解如何对图像进行对比度增强处理。通过调整图像亮度和对比度参数，优化图像的视觉效果。本文提供源代码，让读者更好地理解算法实现。源代码讲解地址：htt

一种基于Retinex模型和多尺度融合的低光照图像增强方法，同时提供了matlab代码和paper下载。该方法能够有效地提高低光照下图像的亮度和对比度，并且保留图像的自然感觉。具体方法的实现过程详见p

运用模糊理论的思想提出了一种基于模糊变换域的射线图像增强算法,该算法利用模糊隶属度函数对中值滤波的结果进行改善,引入对数图像处理模型对模糊线性增强的结果加以优化,使其在抑制噪声的同时显著提高了图像对比

研究论文-基于PCNN的纹理图像增强算法

结合小波变换中相关系数理论，提出了一种基于小波变换的图像增强算法，该算法先区分小波域中由细节及噪声产生的高频系数，对由细节产生的信息进行增强，对噪声进行抑制·解决了通常算法中增强细节信号的同时也放大了

A New Image Enhancement Algorithm Based on Wavelet Transform

基于CUDA的红外图像快速增强算法研究

基于Retinex的一种图像去雾算法，林笑君，梁凤梅，由于中心环绕Retinex图像增强算法尺度的选择有限，不能对有雾天气下采集的图像进行颜色保真的同时增强其细节，提出一种基于Retinex算�

夜间图像去雾对夜间场景中的视频监控、目标识别等有重要应用价值。目前夜间图像去雾研究较少,且处理结果存在失真度高、细节模糊、稳健性差等缺点。针对以上情况,结合大气散射模型和夜间雾天图像成像特点,提出基于