基于MATLAB的轮廓波变换图像增强系统

资 源 简 介

本项目实现基于轮廓波变换的图像增强算法，通过多尺度多方向分解有效提取图像轮廓特征。系统支持灰度图像非线性增强处理，特别适用于医学影像和遥感图像的质量提升。提供完整的MATLAB实现代码和示例。

详 情 说 明

基于轮廓波变换的图像增强处理系统

项目介绍

本项目实现了一种基于轮廓波(Contourlet)变换的图像增强算法。该算法利用Contourlet变换的多尺度、多方向特性，能够有效捕捉图像中的轮廓和纹理特征。系统专门针对单通道灰度图像设计，通过非线性增强处理，在抑制噪声的同时突出图像的边缘细节信息，特别适用于医学图像、遥感图像等需要清晰边缘轮廓的应用场景。

功能特性

• 多尺度分析：采用Contourlet变换实现图像的多尺度分解
• 方向选择性：通过方向滤波器组捕捉不同方向的轮廓特征
• 自适应增强：根据子带特性自适应调整变换系数，平衡细节增强与噪声抑制
• 广泛兼容性：支持JPG、PNG、BMP等多种输入格式，兼容8位和16位灰度图像
• 智能化处理：自动进行图像尺寸标准化，无需手动调整
• 结果可视化：提供增强前后对比图及关键参数变化曲线

使用方法

1. 准备待处理的灰度图像（支持JPG、PNG、BMP格式）
2. 运行主程序，系统将自动进行图像读取和预处理
3. 算法执行Contourlet变换分解、系数增强和图像重构
4. 系统输出增强后的PNG格式图像，同时生成处理过程的可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与格式验证、尺寸标准化预处理、Contourlet多尺度分解与重构、基于阈值的系数增强算法、增强效果评估与可视化输出等完整功能模块。该文件整合了方向滤波器组设计、非线性增强处理和多维度结果展示等关键技术环节。