数据融合matlab代码BIMEF 我们的论文“用于弱光图像增强的受生物启发的多重曝光融合框架”的代码 还提供了比较方法的代码，请参见 下载：（只需将数据解压缩到当前文件夹） 数据集VV, LIME, NPE, NPE-ex1, NPE-ex2, NPE-ex3, DICM, MEF 由于某些方法非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（例如， results__dong@VV.zip ） 由于某些指标非常耗时，因此我们还提供了它们的结果（ TestReport.zip ） 通过运行experiments.m可以轻松复制所有experiments.m 从左到右：输入图像，MSRCR，Dong，NPE，LIME，MF，SRIE和BIMEF（我们的）的结果。 数据集 （**增强图像增强和色调映射算法：**最具挑战性的案例的集合） DICM-从商用数码相机拍摄的69张图像： 先决条件 原始代码在Matlab 2016b 64位Windows 10上进行了测试 是运行VIF指标（ vif.m ）所必需的。 设置 运行startup.m添加所需的路径，然后您可以尝试以下演示。 I = imread(

通过提出基于梯度上升优化处理的自适应分块算法与基于图像序列梯度域运动检测与去除相结合的方法，自适应调整分块大小及动态区域块的融合权值，最终达到混淆去除的目的。同时，利用Gaussian中心函数窗口滤波，去除在分块融合过程中引入的块边缘不连续性痕迹。实验结果表明，该方法能快速有效地增强多曝光图像融合生成HDRI并去除混淆问题。

【图像增强】基于BIMEF算法多曝光融合框架实现微光图像增强