基于Matlab的小波图像增强程序

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Matl

基于同态滤波算法，提出了一种新的图像增强方法。该方法通过利用图像的频率信息，将图像分为低频和高频成分。对低频成分应用同态滤波，提升图像对比度；对高频成分不进行处理，保持图像细节。实验结果表明，该方法能够有效提高图像质量，增强图像对比度，同时保留图像细节。

Matlab图像增强技术探索。涵盖了图像增强的范围压缩、倾斜切片、低通和高通滤波器、阈值数字负处理。

深度学习技术已广泛应用于图像处理中，特别是在基于空间域的图像增强任务中。这些技术包括gamma变换、平滑滤波、拉普拉斯锐化以及sobel边缘提取，它们有效地改善了图像的质量和细节。

在这篇文章中，我们将介绍基于PCNN的图像增强技术，并通过MATLAB编程进行实现。此教程适合初学者，内容简单易懂，帮助您快速掌握PCNN在图像增强中的基本应用。以下是实现过程： 1. PCNN概述 PCNN，即脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network），是一种生物启发的神经网络模型，常用于图像处理。其独特的同步特性使其适用于图像增强，能够有效突出图像中的关键信息。 2. MATLAB实现步骤 步骤一：加载图像数据在MATLAB中使用 imread 函数加载待处理的图像。 步骤二：配置PCNN参数设置PCNN的核心参数，如脉冲阈值、耦合系数等。 步骤三：实现P

这是一个基于拉普拉斯算子的图像增强程序，其中mg代表经过增强后的图像，A则是待处理的原始图像。

这篇文章介绍了使用matlab编写的图像小波过滤算法，该算法简单易懂，适合初学者学习和应用。

在孟买大学，数字图像处理课程涵盖了Msc IT/Msc CS/工程学等多个专业流中。上传的代码包含了大纲中的实践内容。

介绍了数字图像处理实验二中的几种图像增强技术，包括直方图均衡化、直方图匹配、邻域平均、局域增强和中值滤波。