图像处理的代码C代码图像增强技术 //参数说明： //hDIB 图像数据句柄 //n 对比增强的强度值 //函数说明：该函数实现图像对比度增强的功能

图像增强的空间域边缘增强算法应用与探讨.doc

MATLAB环境下红外图像增强处理算法研究和仿真.ppt

数字图像处理 频率域滤波 图像增强

本人qq号：226607573，欢迎互相讨论的伙伴们 毕设期间对python图像信息增强的学习与总结 图像增强主要解决由于图像的灰度级范围较小造成的对比度较低的问题，目的就是将输出图像的灰度级放大到指定的程度，使得图像中的细节看起来增加清晰。 常用的图像增强方法有以下几种： 1.提高对比度 2.Gamma校正 3.直方图均衡化 均值滤波方法：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，用模板的均值来替代原像素的值的方法。 中值滤波方法：对待处理的当前像素，选择一个模板，该模板为其邻近的若干个像素组成，对模板的像素由小到大进行排序，再用模板的中值来替代原像素的值的方法。 使

利用Python和Opencv算法，实现下述功能： 1、 准备一张学生本人在纯色背景前的照片，并且要求背景颜色与皮肤、衣服的颜色区别较大。 2、 准备一张与上述人像图像大小相同的风景图片。 3、 利用图像增强算法处理人像照片，以提升照片的品质。 4、 利用图像处理算法将步骤3得到的照片中背景部分置为黑色，人像部分保持不变。 5、 利用图像处理算法处理风景图片，使风景图片变得模糊，实现背景虚化。 6、 利用图像处理算法将步骤4得到的人像图像进行二值化处理，人像部分为0，背景部分为1。 7、 利用步骤6得到的二值图像将步骤5得到的风景图像中用于合成人像区域的像素置为黑色后，与步骤4得到的人像图像进行合成，实现人像迁移。

该gui函数基本上包括图像处理里面的最基本处理，相当于一个小型photoshop。比如读取文件，几何变换中的垂直镜像，平移，旋转，缩放；正交变换的DFT，FFT，DCT，DST，DHT，DWashT；灰度处理中的反色，直方图均衡，全局线性变换，分段线性变换，指数非线性变换，对数非线性变换；图像增强里面的加噪声，平滑，锐化，伪彩色增强；图像分割里面的灰度阈值法，Robert，Laplace，sobel，prewitt，canny算子边缘检测法；图像恢复里面的直接逆滤波，维纳滤波；图像编码里面的霍夫曼编码，行程编码等等。

针对红外图像对比度和分辩率低、噪声大的特点，提出一种基于平稳小波域的红外图像增强新方法。对高频子带中幅值较小的噪声系数进行衰减，幅值较大的边缘细节系数进行放大；对低频子带系数的幅值采用所提出的正弦函数进行伸缩处理。实验结果表明，本文提出的方法在有效地增强红外图像对比度及边缘细节的同时，又能很好地抑制背景噪声，综合性能明显优于传统的直方图均衡化和反锐化掩膜增强方法。

零DCE 零参考深曲线估计的Pytorch实施以实现低光图像增强（ ）。 使用活页夹访问笔记本： 在Wandb上找到培训日志： ://wandb.ai/19soumik-rakshit96/zero-dce 结果 嘈杂结果示例 引文 @article{2001.06826, Author = {Chunle Guo and Chongyi Li and Jichang Guo and Chen Change Loy and Junhui Hou and Sam Kwong and Runmin Cong}, Title = {Zero-Reference Deep Curve Estimation for Low-Light Image Enhancement}, Year = {2020}, Eprint = {arXiv:2001

为了增强彩色图像而不引起色彩失真,在HSV颜色空间中保持色相不变,提出了采用分段对数变换增强饱和度结合在多尺度Retinex算法的基础上,采用边缘保持增强色调的低照度彩色图像增强算法。实验结果表明,该方法在保持图像色相和图像边缘的情况下,显著改善了图像的视觉效果,提高了图像的亮度和对比度。25幅低照度图像的平均亮度、标准偏差和对比度分别提高了94.95%、20.93%和29.88%,相对于带色彩恢复的多尺度Retinex算法的熵和对比度增量分别提高了7.34%和151.51%,效果优于Retinex算法。