基于Matlab融合传统方法、空间域、频率域与Retinex的多域图像增强系统

项目概述

本研究提出并实现了一个基于MATLAB的多功能图像增强系统，结合了传统图像增强、空间域滤波、频率域处理和Retinex图像增强算法，以提高图像质量并增强图像细节。该系统通过一个用户友好的图形界面（GUI），提供了包括图像加载、增强处理、滤波操作及保存输出等多种功能。研究的主要贡献包括以下几个方面：

首先，利用传统图像增强方法，如灰度变换、直方图均衡化等，优化了图像的亮度和对比度。其次，应用空间域滤波技术（包括均值滤波、高斯滤波、中值滤波等）和频率域滤波技术（如低通、高通滤波器）对图像进行了细节增强与噪声抑制。最后，基于Retinex算法（包括单尺度RetinexSSR、多尺度RetinexMSR及多尺度Retinex色彩恢复MSRCR）进一步改善了图像的亮度和颜色对比度，同时恢复了图像的自然色彩。

本系统的设计考虑了算法的实用性与计算效率，采用了多种增强方法的融合，以适应不同类型的图像增强需求。通过在多个图像数据集上的实验，验证了不同增强算法在各种场景中的应用效果。实验结果表明，Retinex算法与频率域处理技术的结合显著提高了图像的视觉质量，尤其在低光图像和高动态范围图像处理中的效果尤为突出。

本研究的成果为图像增强技术提供了一种多功能的集成解决方案，可广泛应用于图像预处理、医学影像、遥感影像等领域，为相关领域的图像处理研究提供了有价值的参考。

系统设计

系统设计旨在通过集成传统图像增强方法、空间域滤波、频率域处理和Retinex算法，提供一个多功能、用户友好的MATLAB平台，以实现高效的图像质量提升和细节增强。

图1 系统整体流程图

硬件配置

该系统硬件配置如上，如果您的电脑配置低于下述规格，运行速度可能会与本系统的存在差异，请注意。

表1 惠普(HP)暗影精灵10台式整机配置(系统硬件配置)

软件环境

对本实验所需的各类软件及工具的基本信息进行了清晰汇总。

表2 系统软件配置(真实运行环境)

运行展示

运行MAIN_GUI.m

图2 系统主界面

图3 导入图像

1.传统图像增强

图4 传统图像增强-灰度变换

图5 传统图像增强-直方图均衡化

图6 传统图像增强-锐化

2.基于频率域图像增强

图7 基于频率域图像增强-低通滤波

图8 基于频率域图像增强-高通滤波

图9 基于频率域图像增强-带阻滤波

图10 基于频率域图像增强-带通滤波

3.基于空间域图像增强

图11 基于空间域图像增强-均值滤波

图12 基于空间域图像增强-高斯滤波

图13 基于空间域图像增强-中值滤波

4.基于Retinex图像增强

图14 基于Retinex图像增强-单尺度

图15 基于Retinex图像增强-多尺度

图16 基于Retinex图像增强-MSRCR