ICCV2017论文代码复现：Chromatic Aberration Correction

资源摘要信息:"ICCV2017_RevisitCCIT_code: ICCV 2017论文RevisitCrossChannelInformationTransfer的去卷积源代码库" 该存储库包含由Tiancheng Sun、Yifan Peng和Wolfgang Heidrich撰写的ICCV 2017论文“Revisiting Cross-channel Information Transfer for Chromatic Aberration Correction”的MATLAB源代码。这篇论文主要探讨了如何通过跨通道信息传输来校正色差（Chromatic Aberration，CA），并提供了相应的算法实现。色差是成像系统中的一种光学畸变，由于透镜对不同颜色光线的折射率不同而引起，通常表现为图像边缘的彩色边缘。 核心算法实现依赖于MATLAB，特别是使用了MATLAB 2016版本进行开发和测试。源代码的下载和使用要求读者对MATLAB编程有基本的理解和操作能力。在实际应用中，用户需要在util文件夹中找到并运行build.m文件，以初始化代码运行所需的库。 存储库提供了一个测试用例，用户可以使用test.m脚本来评估算法对色差的校正效果。测试用例中的图像来源于具有色差的衍射透镜拍摄，通过算法处理后，能够验证算法对色差的消除或缓解能力。 源代码中还提供了绿色通道的盲解卷积版本。盲解卷积（Blind Deconvolution）是一种在不完全了解系统退化过程的情况下，尝试恢复原始信号的技术。在这个上下文中，绿色通道被认为是相对不那么粗暴的，因此可以作为参考通道来传输信息至其他通道。 用户可以通过在use_blind变量中切换，来选择是否使用盲解卷积版本的算法。这对于不同的成像条件和需求下，提供了更加灵活的处理方式。 此外，源代码和数据在知识共享署名-非商业性使用4.0国际许可（CC BY-NC）下发布。这意味着源代码和相关数据可以免费地用于非商业目的的研究和学习，但用户需要遵守许可条款，并在使用时注明原作者和作品名称。 压缩包子文件的文件名称列表中仅包含了一个项目，即ICCV2017_RevisitCCIT_code-master，这表明存储库包含的是一套完整的、主版本的源代码及相关资源。用户需要解压并根据文件内的说明进行配置和使用。