一种自适应SSR的雾天低照度图像增强方法

摘要

针对雾天低照度情况下图像内容模糊、对比度低等的图像质量退化现象,提出一种自适应单尺度Retinex(SSR)的雾天低照度图像增强方法。该方法将图像转换到HSI空间,对其亮度分量进行伽马自适应校正;结合图像信息熵和灰度标准差设计评价函数,采用粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)自适应地选取SSR算法中中心环绕函数的参数值,对图像进行处理。通过实验,与几种算法进行比较,表明该方法能很好地改善传统SSR算法的缺陷,且在提升图像清晰度和对比度上的效果明显。