图像增强Matlab代码合集
概述
本仓库汇总了基础且实用的图像增强Matlab代码，专为简化图像处理学习和研究而设计。集合了六种经典图像增强技术，旨在帮助开发者快速上手并集成到自己的项目中，避免在寻找可靠代码上浪费宝贵时间。无论你是图像处理初学者还是有经验的研究者，这个资源都是你的得力助手。
包含的图像增强方法
- Retinex图像增强
- 实现了三种不同的Retinex算法变体，这些算法基于模拟人类视觉系统来提升图像的对比度和亮度，适用于消除光照不均的问题。
- 灰度拉伸
- 通过对图像像素值的重新映射，有效地调整图像的动态范围，改善整体可见性。
- 直方图均衡化
- 改善图像的对比度，通过重新分配图像的灰度级，使得直方图更加均匀，适用于增强暗部或亮部细节。
- 自适应直方图均衡化(CLAHE)
- 相比于全局均衡化，CLAHE采用局部区域处理，有效避免过度增强带来的噪声放大问题，特别适合处理对比度低或具有强烈局部对比度变化的图像。
每一部分都包含了详细的注释，确保用户可以理解代码的工作原理，便于进一步定制和扩展。
使用说明
- 环境要求：推荐在MATLAB的最新版本中运行这些代码，以获得最佳兼容性和性能。
- 如何开始：下载仓库后，直接打开相关的.m文件并在MATLAB环境中执行即可。建议先阅读代码中的注释，了解输入输出参数。
- 注意事项：请根据实际情况调整输入图像路径或修改代码以适配特定需求。
贡献与反馈
欢迎提出问题、建议或者贡献代码改进。对于任何疑问或想要添加更多功能，请通过GitHub的Issue页面发起讨论。
选择本资源，让你的图像处理之旅更为顺畅高效。立即开始探索，解锁图像增强的无限可能！🌟