基于分层增强模型的MATLAB图像质量优化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现分层图像增强框架，通过基础对比度增强与噪声抑制、高频/低频分层优化及自适应融合技术，显著提升低光照、模糊或低对比度图像的质量。支持多种图像格式输入输出。

详 情 说 明

基于分层增强模型的图像质量优化系统

项目介绍

本项目实现了一种基于多层次图像处理框架的自动图像质量优化系统。系统通过对输入图像进行分层增强处理，有效提升低光照、模糊或低对比度图像的视觉质量。采用基础对比度增强与噪声抑制作为预处理，随后将图像分解为高频细节和低频背景进行分层优化，最终通过自适应融合技术重建出增强后的图像。该方法在显著提升图像整体质量的同时，能够有效保留细节纹理并抑制伪影产生。

功能特性

• 多层次图像增强：采用多尺度分层分解技术，分别优化图像的不同频率成分
• 自适应对比度增强：应用CLAHE（限制对比度自适应直方图均衡化）算法改善图像对比度
• 智能噪声抑制：在增强过程中有效抑制噪声放大
• 分层优化处理：对高频细节和低频背景进行针对性增强
• 自适应图像融合：基于权重映射的融合算法自然合成最终结果
• 质量评估报告：提供对比度提升率和信息熵变化值等量化指标
• 中间结果可视化：可查看分层处理过程中的高频/低频图层
• 灵活参数调整：支持增强强度等级和细节增强系数调节

使用方法

基本使用

1. 准备输入图像（支持JPG/PNG/BMP/TIFF格式）
2. 运行主程序：

``matlab % 默认参数处理单张图像 main('input_image.jpg');

1. 查看输出结果：

- 增强后的RGB图像（保存在输出目录） - 分层处理中间结果可视化图 - 质量评估报告文本文件

参数配置

% 自定义参数处理 main('input_image.jpg', '增强强度', 3, '细节增强系数', 1.2);

% 批量处理多张图像 main('image_folder/', '增强强度', 4, '细节增强系数', 0.8);

参数说明：

• 增强强度等级：1-5级，数值越大增强效果越显著
• 细节增强系数`：0.1-2.0，控制细节增强程度

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11, Linux, macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必备工具箱：

- Image Processing Toolbox - Computer Vision Toolbox

• 硬件建议：

- 内存：不少于4GB - 存储空间：不少于1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的完整处理流程，包括图像读取与格式验证、参数解析与有效性检查、基础对比度增强与噪声抑制预处理、基于多尺度分解的高低频图层分离、针对不同频率成分的自适应增强算法、通过权重映射技术的图层融合重建、增强结果的质量评估与量化指标计算，以及最终结果的保存与可视化输出。该文件作为系统入口，协调各功能模块的顺序执行。