改进Retinex的低光照图像增强

摘要

针对低光照条件下拍摄的图像受可见光低和噪声的影响,不仅降低图像在视觉上的美感而且会造成重要信息丢失的问题.本文提出结合平滑聚类和改进Retinex算法的估计照明图的低光照图像增强方法.使用平滑聚类将图像分离为细节层和基础层;利用max-RGB找到各通道最大值用于估计每个像素的照度,构建初始照明图,根据局部一致性和交替方向最小化技术优化照明图;自适应Gamma矫正对优化后的照明图进行非线性重标形成最终光照图;根据最终光照图增强输入图像,将增强后图像与细节层进行融合,获得清晰且细节更为丰富的图像;通过与LE,GC,HE,SSR,MSR,MSRCR,MSRCP算法相比,在图像HightB上,边缘强度最高达到1.00e+02,平均梯度最高达到10.520 6,空间频率最高达到52.050 8,图像清晰度最高达到14.656 2,在主观评价和客观评价均优于其他对比算法.实验结果表明,所提算法具有良好的清晰度,更好的保留边缘和细节纹理,使用本文算法增强后的图片质量更高,细节更加丰富.