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MATLAB实现：基于Frankle-McCann Retinex算法的图像增强系统

本项目提供Frankle-McCann Retinex算法的MATLAB实现，专门用于处理低光照、不均匀光照或高动态范围图像。通过色彩恒常性校正与细节增强，有效提升图像视觉质量与可用性，适用于科研与图像处理应用。

本项目实现经典的Frankle-McCann Retinex算法，通过对图像进行多尺度路径比较与迭代优化，有效解决低光照、不均匀光照及高动态范围场景下的图像质量问题。系统基于Retinex理论，模拟人类视觉系统的色彩恒常性机制，能够显著提升图像的视觉质量与可用性。

主程序文件封装了完整的图像增强处理流程，其核心功能包括：实现图像文件的读取与格式验证，执行Frankle-McCann Retinex算法的多尺度路径比较计算，控制迭代优化过程中的像素重置操作，完成亮度均衡化与细节增强处理，提供增强结果的可视化展示，并支持处理后的图像导出与数据输出。