图像对比度增强开源项目介绍

图像对比度增强开源项目介绍

Image-Contrast-Enhancement C++ implementation of several image contrast enhancement techniques. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ima/Image-Contrast-Enhancement

本项目是基于C++语言实现的图像对比度增强技术集合，旨在通过多种算法提高图像的视觉效果。以下是项目的详细介绍。

1. 项目基础介绍与主要编程语言

该项目名为Image-Contrast-Enhancement，是存储在GitHub上的一个开源项目。它包含了多种图像对比度增强的算法实现，主要使用C++编程语言进行开发。此外，项目还使用了CMake构建系统来管理编译过程。

2. 项目的核心功能

项目的核心功能是实现多种图像对比度增强算法，这些算法包括：

• Adaptive and integrated neighborhood-dependent approach（自适应和集成邻域依赖方法）
• Weighted thresholded histogram equalization（加权阈值直方图均衡化）
• Histogram modification framework（直方图修改框架）
• Layered Difference Representation of 2D Histograms（二维直方图的分层差表示）
• Adaptive Gamma Correction With Weighting Distribution（带权重的自适应伽马校正）
• An adaptive gamma correction（自适应伽马校正）
• Improved adaptive gamma correction（改进的自适应伽马校正）
• A New Image Contrast Enhancement Algorithm Using Exposure Fusion Framework（使用曝光融合框架的新型图像对比度增强算法）
• Retinex-based perceptual contrast enhancement（基于Retinex的感知对比度增强）
• Adaptive image enhancement method（自适应图像增强方法）
• Novel joint histogram equalization（新型联合直方图均衡化）
• Extended Exposure Fusion（扩展曝光融合）

这些算法能够处理彩色和灰度图像，并通过不同的方法改善图像的对比度，使得图像细节更加清晰，视觉效果更加出众。

3. 项目最近更新的功能

最近项目更新主要包括对以下功能的优化和增强：

• 增加了对低光照条件下图像的自适应增强方法。
• 引入了一种基于曝光融合框架的新型图像对比度增强算法。
• 对直方图均衡化方法进行了改进，提高了算法的效率和效果。

项目的持续更新确保了算法的不断优化和功能的增强，为图像处理领域的研究者和开发者提供了宝贵的资源和工具。

Image-Contrast-Enhancement C++ implementation of several image contrast enhancement techniques. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/ima/Image-Contrast-Enhancement