基于多尺度梯度域引导滤波的低照度图像增强算法

摘要：

针对低照度彩色图像整体亮度较低,增强图像中颜色易失真,部分图像细节淹没在较低灰度值像素中等问题,提出一种改进的低照度图像增强算法.首先,把待处理图像转换到色调、饱和度、亮度(HSI)颜色空间,对亮度分量进行非线性全局亮度校正;然后,提出多尺度梯度域引导滤波的亮度增强模型,利用该模型对校正后的亮度分量进行增强,接着对增强后的亮度分量进一步实施避免颜色失真的亮度校正;最后,将图像再转换回红绿蓝(RGB)颜色空间.实验结果表明,增强后的图像亮度平均提高90.0％以上,清晰度平均提高123.8％以上,这主要得益于多尺度梯度域引导滤波具有更好的亮度平滑和增强能力;同时由于减小了颜色失真,使增强图像的细节表现能力平均提高18.2％以上;由于采用了多尺度梯度域引导滤波的亮度增强模型与直方图自适应的亮度校正算法,使提出的低照度图像增强算法适宜应用于夜间等弱光源条件下的彩色图像增强.

关键词：低照度图像、图像增强、梯度域引导滤波、Retinex理论、HSI颜色空间

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：平顶山市科技攻关项目201700812;平顶山学院青年基金资助项目PXY-QNJJ-2019010

在线出版日期：2019-11-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：3046-3052