一种改进的低照度图像增强算法研究

摘要

针对图像在低照度的情况下易出现图像不清晰、对比度不够、细节不能充分显现等不足,提出了一种改进的低照度图像增强算法。首先,对采集到的图像进行光照修正,通过光照修正法将图像分为强光区域与暗光区域,暗光区域与强光区域部分分开后,采用判定函数计算暗光区域像素值,凸显图像细节;其次,为减小计算复杂度,保证算法计算量快速收敛,采用三次快速均值滤波代替高斯滤波处理图像;最后,对处理后的图像进行了主观和客观评价分析,对比该算法的优势。对3种不同场景的城市图像使用不同的算法仿真测试并进行对比,实验表明,该算法相比传统的Retinex算法处理图像,计算复杂度低,计算量小,耗时大为减少;增强后的图像颜色失真小,对比度高,算法能快速有效实时处理低照度图像。