光照弱图像增强算法综合应用 设计内容： 针对夜视图像或光照差图像，设计一套空域和频域相结合的图像增强算法，处理该图像以达到增强其可视性，同时需要解决增强后产生的噪声和伪影问题。maltab代码

以下是一个基于Matlab的光照弱图像增强算法的示例代码，其中包含了均值滤波、直方图均衡化和小波变换等算法的应用：

% 读取图像
im = imread('input.jpg');

% 均值滤波
im_blur = imfilter(im, fspecial('average', [5, 5]));

% 直方图均衡化
im_eq = histeq(im_blur);

% 小波变换
[c, s] = wavedec2(im_eq, 3, 'db4');
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL', c);
c_soft = wthresh(c, 's', thr);
im_wt = waverec2(c_soft, s, 'db4');

% 显示增强后的图像
imshow(im_wt);

% 保存结果
imwrite(im_wt, 'output.jpg');

在这个示例代码中，我们首先读取了一张名为`input.jpg`的图像，然后进行了均值滤波、直方图均衡化和小波变换等操作，最后将增强后的图像保存为`output.jpg`。这个代码可以作为一个基础框架，根据具体需求进行修改和优化。

相关问题

matlab设计一套空间域和频率域相结合的图像去噪算法,将高斯噪声去除

好的，针对您的要求，我可以提供以下一种基于小波变换的空间域和频率域相结合的高斯噪声图像去噪算法：

1. 小波变换

首先，将待处理的图像进行小波变换，得到小波系数。小波变换可以将图像分解为不同频率的子带，因此具有很好的频域特性。

2. 阈值处理

对小波系数进行阈值处理，将小于一定阈值的系数置为0，保留大于阈值的系数。这样可以去除图像中的噪声。

3. 逆小波变换

对处理后的小波系数进行逆小波变换，得到去噪后的图像。

4. 阈值选取

阈值的选取可以采用基于统计学的方法，如基于小波系数的标准差或中位数等。

下面是 MATLAB 的代码实现：

% 读取图像
img = imread('lena.png');

% 添加高斯噪声
noise_img = imnoise(img, 'gaussian', 0, 0.01);

% 小波变换
[c, s] = wavedec2(noise_img, 2, 'haar');

% 阈值处理
thr = wthrmngr('dw2ddenoLVL','penalhi', c, s);
c(abs(c) < thr) = 0;

% 逆小波变换
denoise_img = waverec2(c, s, 'haar');

% 显示结果
subplot(1,3,1);
imshow(img);
title('Original Image');
subplot(1,3,2);
imshow(noise_img);
title('Noisy Image');
subplot(1,3,3);
imshow(denoise_img);
title('Denoised Image');

这样就可以得到去噪后的图像了。

低照度彩色图像图像增强同时使用空域和频域matlab

针对低照度彩色图像的增强，可以考虑同时使用空域和频域的方法进行处理。具体操作如下：

1. 空域增强

使用图像增强方法，如直方图均衡化、对比度增强等，对低照度彩色图像进行增强，以提高其亮度和对比度。

2. 频域增强

将低照度彩色图像通过离散傅里叶变换（DFT）转换到频域，使用频域增强方法进行处理，如滤波、谱减法等，以提高其细节和清晰度。

3. 空域和频域增强的结合

将空域增强和频域增强得到的结果进行融合，可以得到更好的增强效果。具体方法可以采用加权平均、最大值法等。

在Matlab中，可以使用以下函数实现相应的操作：

1. 空域增强：imadjust、histeq、adapthisteq等函数。

2. 频域增强：fft2、ifft2、fftshift、ifftshift等函数。

3. 空域和频域增强的结合：imfuse、imlincomb等函数。