Matlab实现单尺度和多尺度Retinex算法程序

基于Petro, AB, Sbert, C., & Morel, JM (2014)的研究，探讨了多尺度Retinex算法在图像增强中的两种不同实现方式。第一种方法通过指数缩小'scalefactor'直至'scalefactor^nscale'，加速大图像处理但可能引入光晕伪影。第二种方法则接受不同尺度作为输入，支持非约束缩放。算法使用最大通道作为图像照明的近似值，并计算出两种反射率的百分比。

本 MATLAB 程序提供了一种生成小世界 (SW) 和无尺度 (NW) 网络的方法，允许用户手动调整参数以获得所需结果。

这个程序是为了计算信号复杂度而设计的，利用多尺度排列熵进行分析。

wavedec2 函数 可用于执行多尺度二维小波变换。 语法： [C, S] = wavedec2(X, N, 'wname') [C, S] = wavedec2(X, N, Lo_D, Hi_D) 参数： X：输入图像 N：分解层数 'wname'：小波名称 Lo_D：低通分解滤波器 Hi_D：高通分解滤波器 返回值： C：小波系数矩阵 S：簿记矩阵，包含分解过程的信息

多尺度一维分解命令：wavedec格式：[C, L]=wavedec(X,N,’wname’)[C, L]=wavedec(X,N,Lo_D,Hi_D)

多尺度二维小波命令格式如下：1. [C, S]=wavedec2(X,N,’wname’)，2. [C, S]=wavedec2(X,N,Lo_D,Hi_D)。

这是关于用于中位数检测的多尺度和盲法医学技术的Matlab代码。

Matlab代码优化MSR基因组信号的多尺度表达（MSR）是基因组信号在不同空间尺度上的分段集合。利用显著倍数变化（SFC）分数对每个比例特定的细分进行信号富集或耗竭评分。MSR的创建包括两个主要组件，第三个组件为可选。为了检测MSR中相关但非冗余的段，计算修剪的多尺度分割证监会被创建。我们在Matlab的msr_example_script.m中描述了这些组件。此外，我们还提供了一个脚本，用于从ENCODE数据创建MSR，并为Unix和Windows提供Matlab编译器运行时，无需安装Matlab即可运行MSR应用程序。需要注意，根据数据大小和参数设置，计算MSR可能会消耗大量内存和CPU时间。

利用Matlab源代码实现基于小波变换的多尺度图像边缘检测，通过优化算法提升检测精度。