MATLAB自适应图像增强系统：基于对比度受限直方图均衡的智能算法

资 源 简 介

本MATLAB项目实现自适应图像增强算法，通过分块处理和改进的直方图均衡化技术，结合对比度限制机制动态优化图像局部特征。采用双线性插值确保平滑过渡，有效提升图像质量的同时抑制噪声放大。

详 情 说 明

基于自适应直方图均衡与对比度受限的图像增强系统

项目介绍

本项目实现了一种先进的自适应图像增强算法，核心在于根据图像局部特征动态调整增强参数。系统通过对输入图像进行分块处理，对每个子块应用改进的直方图均衡化技术，并引入对比度限制机制有效防止噪声过度放大。采用双线性插值技术平滑块间边界，最终实现自然过渡的整体增强效果。适用于医学影像、卫星图像、低光照照片等多种场景的图像质量提升。

功能特性

• 自适应增强：基于图像局部特征动态调整增强参数，避免全局处理导致的局部过增强或欠增强问题
• 多重技术融合：结合自适应直方图均衡化(AHE)、对比度受限自适应直方图均衡化(CLAHE)以及伽马校正技术
• 宽格式支持：支持jpg、png、bmp、tiff等常见图像格式
• 全色彩空间处理：同时支持灰度图像和RGB彩色图像的增强处理
• 参数可调：提供块大小、对比度增强因子、伽马校正参数等多个可调节参数
• 质量评估：自动计算并输出增强前后的PSNR和SSIM客观质量指标
• 可视化对比：提供原图与增强结果的并排对比显示界面

使用方法

1. 准备图像：将待增强的图像文件放置于指定工作目录
2. 参数设置：根据图像特性调整块大小、对比度限制阈值和伽马值等参数
3. 执行增强：运行主程序，系统将自动完成图像读取、分块处理、局部增强和结果融合
4. 查看结果：程序自动保存增强后的图像文件，并显示原图与增强结果的对比界面
5. 评估质量：控制台输出PSNR和SSIM数值，供增强效果量化评估

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 硬件要求：至少4GB内存，推荐8GB以上（处理高分辨率图像时）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了完整的图像增强流程，实现了从图像读取、参数配置到结果输出的全链路功能。具体包含图像格式识别与加载、色彩空间自适应处理、局部区域分块管理、对比度受限的直方图均衡化计算、块间平滑插值融合、增强效果可视化对比以及客观质量指标计算等核心能力。该文件作为系统入口，协调各功能模块有序执行，确保增强过程的完整性与稳定性。