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clc;clear;close all;warning off;addpath 'func\'%步骤一，读取连续图像folder = 'image\2\';list = dir('image\2\*.bmp');N = length(list);for i=1:N I = imread(fullfile(folder,list(i).name)); [s1,s2,k] = size(I); %这里，我们人为的加入一些噪声等干扰，从来检测算法性能 r = imnoise2('gaussian',s1,s2,1,50);%填加高斯白噪声 tmpr = double(I(:,:,1)) + r; tmpg = double(I(:,:,2)) + r; tmpb = double(I(:,:,3)) + r; Is(:,:,1) = tmpr; Is(:,:,2) = tmpg; Is(:,:,3) = tmpb; I_Seq1{i} = I; I_Seq2{i} = Is.^(0.95);endfor i=1:N i I_curr = uint8(I_Seq1{i}); I_curr_noise = uint8(I_Seq2{i}); %第一步:当前帧 figure(1); subplot(121); imshow(I_curr,[]);title('原始图像'); subplot(122); imshow(I_curr_noise,[]);title('加入干扰后的图像'); %第二步:图像亮度纠正 figure(2); J = func_eq(I_curr_noise); subplot(121); imshow(I_curr_noise,[]); title('原始图像'); subplot(122); imshow(J,[]); title('图像-光效亮度调整'); %第三步,第四步:去噪|自适应图像增强 figure(3); subplot(121); imshow(J,[]); title('图像-光效亮度调整'); Jd = func_imagedenoise2(J); subplot(122); imshow(Jd,[]); title('图像-光效亮度调整,去噪,增强'); %第五步:提高分辨率 figure(4); subplot(121); imshow(Jd,[]); title('图像-光效亮度调整,去噪,增强'); Jd2 = func_fbl(Jd); subplot(122); imshow(Jd2,[]); title('图像-光效亮度调整,去噪,增强,提高分辨率'); pause(2); %保存最后处理后的图片 I_Seq3{i} = Jd2;end%第六步：最终处理效果对比figure(5);for i = 1:N subplot(131); imshow(uint8(I_Seq1{i}),[]); title('原始图像'); subplot(132); imshow(uint8(I_Seq2{i}),[]); title('原始干扰图像'); subplot(133); imshow(uint8(I_Seq3{i}),[]); title('处理后图像'); pause(2);end 1.2.3.4.5.6.7.8.9.10.11.12.13.14.15.16.17.18.19.20.21.22.23.24.25.26.27.28.29.30.31.32.33.34.35.36.37.38.39.40.41.42.43.44.45.46.47.48.49.50.51.52.53.54.55.56.57.58.59.60.61.62.63.64.65.66.67.68.69.70.71.72.73.74.75.76.77.78.79.80.81.82.83.84.85.86.87.88.89.90.91.92.93.
针对运动图像序列中图像背景忽明忽暗等问题，采用相关图像增强方法如直方规定化，空域变换相等方法来实现图像亮度均衡，并利用帧间相关性，实现对运动图像序列下图像亮度矫正。
针对运动图像的去噪问题，采用一种自适应的去噪和增强模型，实现在抑制噪声的同时，增强图像细节和边缘轮廓信息，提高图像对比度。
针对运动图像超分辨率重建问题，采用一种是不依赖于亚像素的精确运动估计的重建方法，能够适应复杂的运动模式，且能够达到较好的重建效果。
光效处理部分说明：
亮度均衡，并利用帧间相关性，实现对运动图像序列下图像亮度矫正
这个部分，你可以参考如下的文献：
http://wenku.baidu.com/view/291ace24ccbff121dd3683b9.html
http://wenku.baidu.com/view/011d0a3ce2bd960591c67707.html
这个部分仿真效果如下所示：
去噪声和图像增强部分说明：
使用的是一种自适应门限的小波图像去噪算法。并结合直方图对图像进行增强，增强器对比度。
这个部分，你可以参考如下的文献：
http://wenku.baidu.com/view/77df10a20029bd64783e2c08.html
http://wenku.baidu.com/view/1f863a73f242336c1eb95eab.html
这个部分仿真效果如下所示：
提高分辨率部分说明：
这个主要是使用双线性插值和小波变换的分辨率提高算法。
这个部分，你可以参考如下的文献：
http://www.doc88.com/p-70898867144.html
这个部分仿真效果如下所示：
程序使用说明：
如上，将所要处理的图片放在一个文件下，然后修改上面的代码段，比如你的图片放在文件夹”3“中，那么上面只要改为：
folder = 'image\3\';
list = dir('image\3\*.bmp');
注意图片格式必须为bmp，如果是jpg，则将上面的bmp修改为jpg下即可。
测试图片仿真效果如下所示：
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