快速优化的图像/视频增强方法 它是由Java实现的一组图像/视频增强方法，用于解决一些常见任务，例如除雾，去噪，水下去除，低照度增强，特性，平滑等。 请注意，此存储库是多个图像/视频处理存储库的集成，这些独立的存储库将在以后弃用。 RemoveBackScatter-已删除，其zip文件在此处可用： 。 OptimizedContrastEnhance-已删除，其zip文件位于此处： 。 将不推荐使用，其zip文件位于此处： HazeRemovalByDarkChannelPrior-已删除，其zip文件在此处可用： ALTMRetinex-已删除，其zip文件在此处可用：

主要介绍了Python图像的增强处理操作,结合实例形式分析了使用ImageEnhance类处理图片的亮度、对比度、色度以及锐度等相关操作技巧,需要的朋友可以参考下

matlab边缘增强的代码通过融合增强水下图像 注意：所有代码都集成在我新创建的存储库：中，以后将删除该存储库，并且新存储库中也提供了该存储库的压缩文件：。 它是Java的算法实现，该算法在Cosmin Ancuti于2012年出版的“通过Fusion增强水下图像和视频”中提出。 本文介绍了一种增强水下视频和图像的新颖策略。 该策略基于融合原理，仅从图像的降级版本中得出输入和权重度量。 为了克服水下介质的局限性，定义了两个输入，分别表示原始水下图像/帧的颜色校正和对比度增强版本，还定义了四个权重图，目的是增加由于水下物体退化而导致的远距离物体的可见性。介质的散射和吸收。 该策略是单图像方法，不需要专门的硬件或水下条件或场景结构方面的知识。 融合框架还通过执行有效的边缘保留降噪策略来支持相邻帧之间的时间相干性。 增强的图像和视频的特点是降低了噪声水平，改善了暗区的曝光度，改善了整体对比度，同时显着增强了最精细的细节和边缘。 注意：显示方法的图像是从存储库中获取的：。 并且Matlab的实现也被放在这个项目中。 要求 。 。 为了使OpenCV可以与IntelliJ或Eclipse之类的J

空域增强、频域增强、图像锐化 支持阈值滤波、均值滤波、中值滤波 Kirsch算子、Laplace算子、Prewitt算子、Roberts算子、Sobel算子、 Butterworth高通滤波、Butterworth低通滤波、模板滤波等算法

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