多波段融合图像增强算法与matlab实现

资源摘要信息:"图像增强算法及matlab代码-multi-band-enhancement:这是论文“用于单图像增强（去雾）和机器人视觉应用的模型辅助多波段融合”的存储库。该存储库提供了相关的matlab代码实现，旨在对图像进行增强处理，特别是用于单图像去雾以及机器人视觉应用。根据论文，该方法被称作“模型辅助多波段融合”（Model Assisted Multi-band Fusion），通过多频段的处理技术来提高图像质量，去除图像中的雾气，提升视觉效果。该代码支持2015年及以后版本的MATLAB环境运行，并且在论文中描述了具体的方法细节。为了使用该代码，需要引用论文作者：Younggun Cho, Jinyong Jeong, Ayoung Kim 的研究成果。 使用该代码的用户可以运行名为“demo.m”的脚本，获取示例结果。在“images/fattal”文件夹中提供了几个示例图像，这些是雾天图像，用于测试和演示去雾算法的效果。在代码执行完毕后，将会在MATLAB环境中绘制输出图像和透射图。 此外，存储库标记为开源，意味着用户可以自由获取、使用、修改和分发代码，但需要注意遵守相应的开源协议和引用规定，尊重原作者的知识产权。 在技术层面，图像增强是一个广泛应用的领域，它包括但不限于去雾、去噪、对比度增强等。多频段增强则是其中的一种技术，它通过分析图像的不同频段信息来更有效地处理图像。例如，单图像去雾技术可以利用多频段融合的算法来分离和重建图像中的反射分量和透射分量，以此去除由于大气散射导致的雾气效果，恢复图像的清晰度和色彩。多频段融合算法通常能够比单频段处理算法得到更好的视觉效果，因为它们可以同时考虑多个频率范围内的信息，而不是仅限于原始图像的某个特定频率。 此存储库中的代码实现，为研究者和开发者提供了一个实际操作的平台，可以在此基础上进行实验和改进，以达到更好的图像增强效果，尤其是在机器人视觉领域，这对于实现更准确的物体识别、追踪和导航等任务至关重要。此外，通过开源代码的共享，还可以促进学术交流和技术进步，使得更多的学者和工程师能够在这个领域内合作和创新。"