对比度增强

代码说明：

图像分解 一旦图像的一致性地图一直的阶段建造我们知道图像的结构特征。如上文所述，压缩此功能结构的标准方法是应用一个阈值，从而降低到一个简单的二进制结构丰富的图像表示形式。然而，阈值是十分主观的路线，并最终消除了很多重要资料在图像中。 一些其他的压缩功能信息的方法，需要考虑，和一些方式提取非功能的信息或光滑映射的形象，需要制定。在没有噪音的情况下，功能地图和平滑地图应包括整个图像。当存在噪声时，会有第三个组件到任何图像信号和一个独立于其他两个。这种方法是由 Aw 他的论文及开发用于开发图像压缩技术非常有效运作，对图像的精细功能细节，哪里像 JPEG 的标准算法无法维持图像保真度。 要将图像分解为其组件结构，我们必须先了解当地的能源特征模型的非线性性质。当两个图像信号，两个与功能，被视为一个合并的图像信号应包含的两个图像结构这些信号。如果两个图像信号，两者都没有的功能，结合了然后由此产生的悟性和应该是没有功能的图像。这些制约因素强加某种类型的功能稳定上的图像的感知过程。