红外图像自适应增强算法实现与测试

资源摘要信息:"本资源主要包含了一种应用于红外图像增强的自适应算法。通过详细的算法描述文档，本资源向使用者展示了该自适应增强算法的实现原理和过程。算法采用了双平台直方图的方法，通过分析红外图像的直方图信息，并结合局部极大值遍历、数值近似估计以及确定最小灰度间隔技术，动态计算并更新阈值。此过程分为上限和下限平台的阈值自适应实时计算，以此达到增强图像细节灰度信息、抑制背景信息过度增强的目的。该方法特别适用于红外图像，可以有效提升图像的整体对比度和细节清晰度。 算法的实现有两个版本，分别由Matlab和Python语言编写，这为不同平台的用户提供了便利。此外，资源还包括了用于测试该算法的测试代码和测试数据，以便于用户验证算法的有效性。代码中的测试文件包括了matlab版本的`gray_balance.m`和`test.m`，以及python版本的`gray_balance.py`和`test.py`。使用者可以通过这些测试代码来执行算法，检验其在实际红外图像上的表现。 标签中提到的红外图像增强、灰度拉伸算法代码、对比度调整算法、双平台直方图和红外图像自适应均衡，都是此资源涵盖的核心概念。这些标签准确地概括了算法的主要特点和应用范围。红外图像增强是指通过算法提升红外图像质量的过程，而灰度拉伸算法则是指通过调整图像的灰度级范围来增强对比度的一种技术。对比度调整算法关注于改善图像的可见度，使图像中的细节更为清晰。双平台直方图是一种特定的图像处理技术，它通过构建图像直方图的上下平台，对图像进行自适应均衡处理。红外图像自适应均衡则是指根据红外图像的特性自动调整图像的亮度和对比度，以达到最佳的视觉效果。 资源中还包含了压缩包子文件的文件名称列表，其中的`readme.txt`应该为`readme.txt`，这是一个常见的错误，应该是`readme.txt`文件中包含了安装和使用说明，告诉用户如何正确安装和运行所提供的代码。`dst`和`src`文件夹分别代表目标文件夹和源文件夹，其中可能包含了示例的红外图像数据以及算法处理后的结果图像，方便用户进行比对分析。"