MATLAB实现基于Laplacian金字塔与改进型反锐化掩膜融合的图像增强算法

资 源 简 介

该MATLAB项目将Laplacian金字塔多尺度分解与改进型反锐化掩膜技术相结合，通过高斯金字塔构建和分层细节增强处理，实现精细化图像增强。算法能有效提升图像细节表现力和视觉质量。

详 情 说 明

基于Laplacian金字塔与改进型反锐化掩膜融合的图像增强算法

项目介绍

本项目实现了一种先进的图像增强算法，将Laplacian金字塔的多尺度分解特性与改进型反锐化掩膜技术相结合。算法通过构建图像的高斯金字塔和Laplacian金字塔，在不同尺度上进行精细的细节增强处理，并引入自适应参数调整的反锐化掩膜技术，根据图像局部特性动态调整增强强度。该技术特别适用于医学影像、遥感图像等需要精细增强的应用场景，能够有效增强图像细节的同时抑制噪声放大。

功能特性

• 多尺度分解增强：利用Laplacian金字塔实现图像的多尺度分解，在不同尺度空间分别进行增强处理
• 自适应参数调整：改进型反锐化掩膜技术根据图像局部特性动态调整增强强度
• 噪声抑制能力：可选的噪声抑制阈值参数有效控制增强过程中的噪声放大
• 可视化输出：提供增强参数分布图和增强效果对比图，便于效果分析
• 灵活的参数配置：支持金字塔层数、增强系数等多参数调节，适应不同应用需求

使用方法

输入参数

• 原始灰度图像：uint8或double类型的M×N矩阵
• 金字塔层数参数：整数，推荐4-6层
• 增强系数调节参数：标量或矩阵，控制不同尺度的增强强度
• 噪声抑制阈值参数：可选参数，用于控制噪声放大

输出结果

• 增强后的图像矩阵：double类型，尺寸与输入一致
• 各尺度Laplacian金字塔增强结果：cell数组形式
• 增强参数分布图：可视化增强强度的空间分布
• 增强效果对比图：原始图像与增强图像的并列显示

基本调用示例

% 读取图像并转换为灰度 img = imread('input_image.jpg'); if size(img, 3) == 3 img = rgb2gray(img); end

% 设置算法参数 pyramid_levels = 5; % 金字塔层数 enhance_factor = 1.2; % 增强系数 noise_threshold = 0.01; % 噪声抑制阈值

% 执行图像增强 [enhanced_img, pyramid_results, param_map, comparison_fig] = main(img, pyramid_levels, enhance_factor, noise_threshold);

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存要求：至少4GB RAM（根据图像尺寸调整）

文件说明

主程序文件实现了算法核心处理流程，包括图像金字塔构建、多尺度增强处理、自适应参数调整以及结果重建与可视化。该文件负责协调各功能模块的协同工作，确保从图像输入到增强结果输出的完整处理链条，同时生成相应的分析图表和中间结果供用户评估增强效果。