MATLAB实现基于细节增强的自适应直方图均衡化图像增强算法

资 源 简 介

本项目通过改进的自适应直方图均衡化算法，自动分析图像局部像素分布特征，在保持整体对比度的同时显著增强细节区域的视觉效果。适用于需要精细化图像处理的场景。

详 情 说 明

基于细节增强的自适应直方图均衡化图像增强

项目介绍

本项目实现一种改进的自适应直方图均衡化算法，专门针对图像细节增强进行优化。该程序能够自动分析图像局部区域的像素分布特征，在保持图像整体对比度的同时，显著增强细节区域的视觉效果。通过自适应划分图像区域并采用加权均衡化策略，有效避免了传统直方图均衡化可能导致的过度增强和噪声放大问题。

功能特性

• 自适应区域划分技术：智能分析图像内容，自动确定最优的区域划分方案
• 局部直方图均衡化技术：对各子区域进行独立的直方图均衡化处理
• 细节增强权重优化技术：根据不同区域的细节丰富程度动态调整增强强度
• 多格式支持：支持JPG、PNG、BMP、TIFF等标准图像格式
• 全自动处理：自动适应不同尺寸的灰度图像或彩色图像RGB三通道数据
• 结果可视化：提供处理前后的直方图对比分析

使用方法

1. 准备待处理的图像文件（uint8类型，像素值范围0-255）
2. 运行主程序，程序将自动读取图像并进行增强处理
3. 处理完成后，将生成以下输出：

- 增强后的图像（与原图同尺寸同格式） - 处理前后的直方图对比图 - 处理参数报告（包含各区域均衡化参数、细节增强强度系数等统计信息）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 确保有足够的存储空间保存输出结果

文件说明

主程序文件实现了完整的图像增强流程，包含图像读取与预处理、自适应区域划分分析、局部直方图均衡化计算、细节增强权重优化、结果图像生成与可视化输出等核心功能模块，能够自动完成从输入到输出的全流程处理。