MATLAB实现的Pal-King与糊熵理论图像增强对比系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现了两种图像增强算法：Pal-King自适应对比度增强算法与基于糊熵理论的图像增强方法。系统支持灰度图像的局部对比度优化、细节增强及噪声抑制，并提供可视化对比分析，便于算法效果评估。

详 情 说 明

基于Pal-King算法与糊熵理论的图像增强系统

项目介绍

本项目实现并对比验证两种先进的图像增强算法：Pal-King自适应对比度增强算法与基于糊熵理论的图像增强算法。系统专门针对灰度图像设计，通过局部对比度优化、细节增强和噪声抑制等技术，有效提升图像质量。系统提供可视化对比分析功能，支持用户直观评估不同算法的增强效果。

功能特性

• 双算法对比：同步运行Pal-King算法与糊熵增强算法，生成并列对比结果
• 自适应增强：Pal-King算法采用局部窗口自适应调整对比度
• 模糊集处理：糊熵算法基于模糊集理论实现智能图像增强
• 量化评估：提供图像熵值、局部对比度提升率、PSNR等关键指标
• 参数可调：支持调整局部窗口大小和模糊阈值参数

使用方法

1. 准备待处理的灰度图像（支持JPG、PNG、BMP等格式）
2. 运行主程序，系统将自动加载默认图像或提示选择输入文件
3. 根据需要调整算法参数（可选）：

- Pal-King算法局部窗口大小（默认5×5） - 糊熵算法模糊阈值参数（默认0.5）

1. 系统自动执行双算法处理并生成：

- 增强后的灰度图像结果 - 算法效果对比可视化图 - 量化指标数据表格

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 推荐内存：4GB以上
• 推荐图像分辨率：1024×1024像素以内

文件说明

主程序文件集成了完整的图像增强处理流程，包含图像读取与预处理、双算法并行执行引擎、结果可视化对比模块以及质量评估指标计算功能。该文件实现了参数配置界面、核心算法调用逻辑、增强效果显示系统和性能分析报告生成机制。