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针对Retinex算法在去雾时会出现光照不均匀、彩色失真等情况,提出了一种基于低照度的有雾彩色图像增强算法。该算法首先将红-绿-蓝(RGB)图像转换到色调-饱和度-亮度(HSV)空间区域,对亮度(V)分量进行提取,将单尺度Retinex算法作用于V分量后对V分量进行伽马校正;将MSRCR 算法中的高斯滤波器改为引导滤波并进行低通滤波;最后将改进的SSR算法、MSRCR算法、基于拉普拉斯金字塔的Retinex算法得到的图像进行加权融合。该算法能够得到很好的去雾效果,有效地抑制光晕并改善色彩失真等问题。经所提算法处理后,图片的相似性、信息熵等指标均得到了提升。

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MATLAB平台，混沌加密解密，arnold加密解密。可以做加入DNA的创新方法。显示加密前后图像，灰度图。带解密GUI。

1 了解空域增强的基本原理 2 掌握平滑滤波器和锐化滤波器的使用 3 掌握图像中值滤波增强的使用 4 了解频域增强的基本原理 5 掌握低通滤波器和高通滤波器的使用实验原理

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均值滤波处理图像，matlab代码，可以实现图像去除噪点。

During the past two decades, the field of medical imaging has achieved dramatic improvements in imaging system capability with accompanying increases in system complexity. Much of this progress has been fueled by advances in computing technology and the widespread adoption of digital techniques for data acquisition, processing and display. Although every branch of medical imaging has been significantly affected, the most striking examples ofthis revolution are x-ray computed tomography and magnetic resonance imaging. Fortunately, a consensus on quantitative measurement methodology for assessing diagnostic imaging technologies has been gradually emerging. It has grown out of the recognition of common features among imaging modalities that allows their limitations to be understood within the framework of statistical decision analysis.

该文档包含数字图像处理(冈萨雷斯第三版)中的图像压缩实验（图像基本压缩、霍夫曼编码、霍夫曼解码）实验，包含整个实验过程和原理解释，以及详细的执行代码。代码复制后可在matlab中直接运行。