低照度图像增强的自适应同态滤波算法研究

摘要

针对传统同态滤波计算复杂、实时性差、参数多且最优参数获取困难等问题,本文提出一种基于自适应同态滤波的低照度彩色图像增强算法。为避免增强图像颜色失真,基于HSV色彩空间,仅对V分量进行增强处理;结合离散余弦变换(Discrete Cosine Transform, DCT)及指对变换实现图像空间域与频率域的相互转换;基于sigmoid函数构造单参数同态滤波函数,以峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)为指标,建立一种图像评价模型,并采取等步长间隔法实现最优参数的自适应选取;选取信息熵、平均梯度和对比度对道路及建筑图像进行定量评价,实验结果表明,本文算法可有效校正低照度图像亮度不均问题,提高了图像对比度,图像细节信息得到了进一步丰富。