很不错的自适应邻域的局部直方图均衡化算法例程代码

资 源 简 介

很不错的自适应邻域的局部直方图均衡化算法例程代码

详 情 说 明

自适应邻域的局部直方图均衡化算法通过对图像分块处理实现细节增强，相比全局均衡化能更好地保留局部对比度。该方法的核心思想是根据像素邻域特性动态调整均衡化范围，特别适用于医学影像等需要突出局部特征的场景。

灰度共生矩阵(GLCM)是经典的纹理分析方法，通过统计像素对的空间关系提取特征量。该实现包含能量、对比度、相关性等14种纹理指标计算，适用于卫星遥感、材料显微等纹理分析场景。

心电信号处理模块展示了时频域特征提取流程，包含滤波、波形检测等预处理步骤。资源分配算法实现涉及负载均衡、任务调度等经典策略源码。

Gabor小波与PCA结合的人脸识别方案中，Gabor滤波器组捕捉多方向纹理特征，PCA降维后通过最近邻分类实现身份识别。该方案在ORL等标准库上达到92%+准确率，包含完整的特征提取-训练-测试流程。调试通过的MATLAB源码采用模块化设计，各功能封装为独立m文件，数据与脚本分离便于移植。