基于小波变换的图像增强算法在图像里挺常见的，尤其是你想提升图像细节时，用起来还挺顺手的。这份 PDF 文档讲得还比较系统，不只是原理讲清楚了，连代码实现和参数调节也有提到，适合用 Matlab 的朋友看看。

小波分解那一块挺有意思，利用多分辨率，把图像拆分成不同尺度的细节和轮廓部分，你可以单独它们，再通过小波重构拼回完整图像。这样既能增强细节，还不容易引入噪点，效果比普通的直方图均衡化要自然不少。

文中也提到一些比较实用的算法，比如Donoho 的小波阈值去噪，适合带点噪声的图片。还有图像增强算子这部分，强调了如何基于图像幅值做自适应，增强效果会更贴近图像原始特性，不会显得过度。

配合Matlab 的小波工具箱用起来也不难，像wavedec2、wrcoef2这些函数，基本一看就明白，响应也快。代码量不算多，逻辑也清晰，适合做算法验证或小项目开发。对了，电路图像的增强案例挺有参考价值的，增强前后对比也做得清楚。

如果你正在用 Matlab 做图像，尤其想试试基于小波的思路，这文档可以先看看。文末还贴了不少拓展资源，像 Surfacelet 变换、动态模式分解那些，扩展性还蛮强的。