图像的增强算法MATLAB

概述数字图像处理与图像增强的原理阐述图像增强的分类和常用方法通过 MATLAB 验证不同算法的实际效果分析各算法优缺点及技术要点评估图像增强算法的性能

Matlab中的图像增强技术是本科毕设论文的焦点之一，通过对图像的处理和改进，提升了图像的质量和清晰度，使得图像更具视觉效果。论文详细探讨了这些技术的实现方法和原理，以及它们在图像处理领域的应用前景。

1. 程序图像增强功能 (1) 真彩图像和灰度图像的互相转化 (2) 彩图像对比度增强 (3) 灰度图法求反功能 (4) 灰图对比度调整 (5) 动态范围压缩

CTM_image_segmentor matlab 代码，大家有兴趣的可以看一下哈

MATLAB algorithm for image mirroring

opencv实现图像颜色增强算法。。。。，vs2013+opencv2.4.13实现。

CLAHE图像增强和多种图像评价指标源代码采用MATLAB语言编程,包含RGB图像增强、LAB空间图像增强、HSV空间图像增强;采用5种图像评价指标对增强图像进行客观评价,客观评价指标包括:均值(Me

指纹识别在生活中运用广泛，我们要怎样增强指纹识别，请参考王莹的指纹图像增强算法研究

即对图像R、G、B分别计算，并加权求和。在MSR算法的增强过程中，图像可能会增加了噪声而造成对图像的局部区域色彩失真，使得物体的真真颜色效果不能很好的呈现出来，从而影响了整体视觉效果。为了弥补这个缺点

使用python编写了共六种图像增强算法：1）基于直方图均衡化图像增强的效果为：直方图均衡化:对比度较低的图像适合使用直方图均衡化方法来增强图像细节python代码为：增强效果如下图所示：