MATLAB实现低照度图像增强：小波分解与双边滤波

"山东科技大学的一份低照度图像增强实验报告，由计算机科学与技术专业学生施凡奕完成，实验中使用MATLAB对低光照环境下拍摄的图片进行处理，包括RGB到HSV转换、小波分解、双边滤波、自适应增强、对比度提升等步骤，最终比较增强前后图像的效果。" 实验报告详细介绍了低照度图像增强的过程，旨在让学生理解图像增强处理的基本原理，掌握MATLAB编程技巧，并能够对增强效果进行评价。实验内容分为多个阶段： 1. **RGB转HSV**：色彩模型转换是图像处理中的常见操作。RGB（红绿蓝）模型常用于显示器，而HSV（色调、饱和度、亮度）模型更适合人类视觉感知。在MATLAB中，可以使用`rgb2hsv`函数完成这一转换，然后分别显示H、S、V分量。 2. **离散小波分解**：小波分析是信号处理领域的重要工具，它可以将图像分解为不同频率的成分。在这里，对V分量进行3层离散小波分解，通常使用如Haar或Daubechies小波基。每一层分解代表不同空间频率的信息，便于后续处理。 3. **双边滤波**：在低频子带进行去噪，双边滤波器结合了空间和灰度相似性，既能平滑图像又能保留边缘，适用于低照度图像的噪声去除。 4. **自适应增强与去噪**：针对高频子带，通过自适应算法增强图像细节，同时去除噪声，提高图像的清晰度。 5. **小波反变换**：对处理过的高频和低频子带进行逆小波变换，恢复图像，得到增强的V分量。 6. **对比度自适应增强**：对比度增强是提升图像质量的关键步骤，MATLAB中的`imadjust`函数可用于此目的，通过对亮度分量V进行自适应调整，增强图像的整体对比度。 7. **图像合成**：最后，将增强后的V分量与原始的H、S分量合成，得到增强后的完整HSV图像，通过对比增强前后的图像效果，评估增强效果。 实验报告还展示了学生的代码实现和实验结果，但具体内容未能在此提供。通过这种实验，学生能够深入理解图像处理的各个环节，掌握实际操作技能，为未来在图像处理领域的研究打下坚实基础。