使用 Simulink + MATLAB Function Block + Computer Vision Toolbox 实现一个基于多帧图像融合的低光图像增强系统仿真模型

 目录

图像增强与复原（Image Enhancement & Restoration）场景实例：

多帧图像融合技术用于低光环境下的图像增强

一、目标与应用场景

✅ 目标：

✅ 应用场景：

二、所需工具和环境

三、核心技术原理

多帧图像融合流程：

四、Simulink 实现步骤详解

✅ 步骤1：准备图像数据

✅ 步骤2：创建 Simulink 模型

✅ 步骤3：添加多帧图像输入模块

添加模块：

函数代码（getFrames.m）：

✅ 步骤4：设计图像配准模块

添加模块：

函数代码（registerImages.m）：

✅ 步骤5：设计图像融合逻辑模块

添加模块：

函数代码（fuseImages.m）：

✅ 步骤6：添加图像显示模块

✅ 步骤7：连接各模块

✅ 步骤8：设置仿真参数

✅ 步骤9：运行仿真并测试

✅ 五、进阶方向

算法层面：

工程层面：

✅ 六、总结

---

手把手教你学Simulink

图像增强与复原（Image Enhancement & Restoration）场景实例：