视觉增强
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基于暗通道先验的图像去雾仿真系统
该项目利用MATLAB完整实现了由何恺明提出的暗通道先验（Dark Channel Prior）去雾算法，旨在解决由于大气散射引起的户外图像退化问题，包括对比度低、色彩暗淡和细节模糊等特征。系统首先计算输入图像每个像素邻域内的最小值以提取暗通道特征，由于暗通道图在无雾区域具有极低的光强值，系统能据此精确量化空间中雾气的浓度分布。随后，程序通过寻找暗通道中最亮部分的对应像素来自动估算全局大气光强度。在构建透射率图的过程中，为了克服传统中值滤波可能导致的边缘伪影，系统集成了导向滤波（Guided Filter -
基于MATLAB的灰度图像伪彩色增强转换程序
该程序旨在将单通道的灰度图像映射到多通道的RGB彩色空间中，以增强图像的视觉辨识度和细节特征。在人类视觉系统中，人眼对色彩的敏感度远高于对灰度等级的区分能力，通过伪彩色处理可以将图像中微小的灰度差异转化为明显的色彩差异，从而显著提升目标检测和特征提取的效率。程序的核心实现思路是将灰度值作为索引，通过预定义的颜色查找表（LUT）或特定的非线性数学变换函数，将0-255之间的每一个灰度级分别映射到红、绿、蓝三个彩色分量上。 具体功能包括支持多种经典的颜色映射模式，如密度分割法、灰度级到彩色变换法。程序预设了热 -
全局局部图像对比度增强与细节修复系统
该项目提供了一套完整的MATLAB程序，用于实现图像的对比度提升与细节修复。其核心逻辑采用两阶段增强方案：首先应用全局对比度增强算法，对图像的整体亮度分布和动态范围进行初步优化，确保图像在宏观视觉上达到平衡；随后实施局部对比度增强，针对图像的局部纹理和微小细节进行精细化调整，使原本模糊或被淹没的特征点更加清晰。这种结合全局与局部特性的方法能够有效避免单一增强手段可能导致的局部过曝或暗部细节丢失问题。程序中的关键算子和核心参数均经过导师的多次修改与实验验证，具备较高的稳定性与实用性。项目包内附带了相关的原始 -
多源图像噪声生成与模拟系统
该程序是一个基于MATLAB开发的综合性噪声仿真工具，旨在为图像处理研究和算法测试提供精确的噪声环境模拟。系统的核心功能涵盖了四种主流噪声模型的生成与注入：高斯噪声（Gaussian Noise），通过调整均值和方差来模拟电子电路的热噪声；椒盐噪声（Salt-and-Pepper Noise），通过离散的黑白像素点模拟信号传输中的突发性干扰；加性噪声（Additive Noise），将随机生成的噪声直接叠加于原始像素值之上；以及乘性噪声（Multiplicative/Speckle Noise），通过像素 -
基于双线性插值的图像放大处理系统
本项目通过编写MATLAB子函数bilinear_interpolat2，实现了一种基于双线性插值算法的图像重采样与放大功能。该函数接收待处理的原始图像矩阵I_in以及设定的放大系数N，旨在提高图像空间分辨率的同时保持较好的视觉平滑度。其实现原理是将目标图像的每一个像素坐标逆向映射回原始图像的坐标系中，当映射位置落于四个相邻像素点之间时，算法通过在水平和垂直两个方向上分别进行线性插值计算，根据目标点与周围四个参考像素点的距离分配权重，从而计算出精确的灰度值或颜色分量值。相比于传统的最邻近插值法，本项目实现
