细节提取
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Minutuae Extraction of the finger print in MATLAB
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基于拉普拉斯金字塔与改进USM的图像增强系统
该项目旨在通过深度融合多尺度分解技术与空间域细节提取方法，实现一种稳健且高效的图像视觉质量提升框架。算法的核心逻辑首先利用高斯滤波构建多级高斯金字塔，并据此计算对应的拉普拉斯金字塔，从而将原始图像精确地分解为包含能量信息的底层基带和包含多个空间频率特征的高频细节层。在细节处理阶段，项目引入了改进的反锐化掩膜（USM）策略，该策略不再是简单的全局锐化，而是针对金字塔各层细节特征，结合自适应阈值和增益函数进行非线性增强，在显著强化边缘轮廓和微小纹理的同时，能够有效抑制背景噪声的同步放大。同时，算法对金字塔的基 -
基于SMQT算法的灰度图像增强系统
本项目实现了基于2005年国际图像处理会议（ICIP）发表的连续均值量化变换（Successive Mean Quantization Transform, SMQT）算法。该算法是一种先进的非线性图像增强技术，其核心原理是通过嵌套式二叉树结构对数据进行递归均值量化，从而有效地提取并强化信号的底层结构。相比于传统的直方图均衡化（Histogram Equalization）等增强手段，SMQT具有显著的优势：它能够保证增强后图像的直方图波形基本保持不变，有效解决了传统方法中常见的对比度过饱和或伪影现象。该
