水下图像的颜色偏、对比度低、细节模糊这些老大难问题，NP-WME起来还挺顺手的。它是一个用MATLAB写的图像增强算法，核心思路靠的是非局部相似性和加权平均。说白了，就是从图里找相似区域来校正那些光学干扰，比如色偏和模糊，增强出来的效果比较自然。

压缩包里基本该有的都有：.m代码文件、测试图像、文档，还有测试脚本，直接跑一跑就能看到效果。响应也快，图像增强完看起来干净了不少。适合你做水下图像项目时拿来用，或者参考它的策略改一改，也能套到别的场景里。

算法名字叫NP-WME，全称是“Non-local Prior based Weighted Mean-Enhancement”，听起来有点拗口，但原理不复杂。利用图像中不同区域的相似性来做校正，比起传统的直方图均衡或同态滤波方法，更能还原水下的自然感。

如果你做数字图像的课设、论文，或者是研究水下视觉的，拿来参考一下，节省不少时间。代码是开源的，想改就改，也方便你加入自己的模块。

想了解类似的算法，还可以看看这些：

如果你有自己的水下素材，直接丢进来试试效果；要是想深挖算法逻辑，建议先研究下非局部均值滤波的原理，对理解挺有。