WB增强器提升图像分类和语义分割精度的白平衡增强工具 (ICCV 2019) - Matlab开发

介绍了利用Matlab进行二维最大熵和最小交叉熵的图像分割方法，并探讨了后续使用灰度值进行图像增强的技术。

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。

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。

这种方法以多路和分层2路慈悲保守归一化/比率切割为特色，实现富有同情心的保守平衡削减。

Mahmoud Afifi、Brian Price、Scott Cohen和Michael S. Brown在CVPR 2019年会上发表了《当色彩恒常性出错：修正不正确白平衡的图像》。他们提供了一个参考代码，用于修复不正确白平衡的图像。使用此代码或数据集时，请引用他们的论文。快速开始： 1.运行install_.m 2.运行demo.m处理单个图像或运行demo_images.m处理目录中的所有图像。 3.检查evaluation_examples.m获取使用不同评估指标报告错误的示例。此外，代码还包括如何隐藏Set1图像的颜色图表的示例。 4.提供了一个Matlab GUI来交互调整参数，详见demo_GPU.m。对于Python实现，请参考相关说明。

应用MATLAB的histeq函数可有效提升图像对比度。

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PCNN处理编写PCNN处理逻辑，应用到图像数据上。 步骤四：显示增强结果通过 imshow 函数展示图像处理效果，观察增强后的图像变化。 3. 示例代码 以下为基于MATLAB的简易PCNN图像增强代码示例： img = imread('your_image.jpg'); % PCNN参数设置 threshold = 0.2; ... % PCNN处理 processed_img = applyPCNN(img, threshold); imshow(processed_img); 通过该代码，您可以快速完成PCNN的图像增强操作。 总结 基于PCNN的图像增强是一种实用且高效的技术，特别适合需要突出图像细节的场景。本教程以MATLAB实现为例，为初学者提供了简明的指导。

该程序利用QCGP算法对RBG彩色图片进行白平衡处理，通过调整三分量直方图来生成优化后的图像。处理过程中同时展示RGB三分量的调整效果。

冲击滤波器的核心思想是在局部区域应用膨胀或侵蚀过程，取决于像素是否属于最大值或最小值的影响区域。基于Kramer-Bruckner的拉普拉斯算子集合{-1, 0, +1}，使用符号函数来决定膨胀和侵蚀的优先顺序。这种方法产生的效果是对输入图像进行增强和锐化。参考文献包括Guichard和Morel在尺度空间和形态学中的研究，以及Aubert和Kornprobst在图像处理中的数学问题的探讨。