应用matlab实现图像的直方图均衡化,然后实现其相应的规定化。
描述了一种不会产生偏色的彩色图像直方图处理方法
针对红外图像对比度低、噪声大等特点,提出一种基于改进的直方图均衡化和NSCT变换(nonsubsampledcontourlettransform)相结合的的红外图像增强方法。首先对红外图像进行NSC
提出一种手指静脉图像增强算法.该算法包括去噪、对比度增强和二值化.在去噪部分,根据小波变换后各频带的不同特点,结合手指静脉的特点,分别设计了不同的去噪策略;在增强部分,设计了一种新的方法,称为灰度直方
一种实时图像增强方法,即对比度有限自适应直方图均衡化(CLAEH)的实现。该方法可以提高图像的可视性并减少过亮或过暗的区域。本文还详细讨论了该算法的具体实现和优化策略。
基于红外图像低分辨率、低对比度、视觉特性差的特性,以及传统的利用直方图均衡化进行红外图像增强的方法会丢失图像的细节信息、增强红外图像的噪声的特性,将小波变换的多尺度、多分辨率的特点和直方图均衡化的方法
这是图像处理课程的作业,不使用MATLAB自带的函数,而是自己用算法实现直方图均衡化和规定化的源代码。
对灰度图进行直方图均衡化后输出均衡化后的直方图以及图像。
直方图均衡化,包括动态直方图均衡化,全局直方图均衡化,局部直方图均衡化,以及绘制图像的直方图的matlab源码 其中动态直方图均衡化用A dynamic histogram equalization
用C实现直方图均衡化,并有改进算法,效果很好!
