基于引导滤波的低照度数字化摄影图像增强处理算法

摘要

针对在低照度数字化摄影图像处理过程中，为避免图像失真和细节丢失的问题，提出基于引导滤波的图像增强处理算法。首先，划分低照度数字化摄影图像的亮度分量区，在优化经典的伽马校正算法后，再利用滑动窗口将原始图像的RGB(Red,Green,Blue)模式转换为HSV(Hue,Saturation,Value)模式，实时调节滑动窗口的位置和半径范围，保证伽马值在最优范围，保留低照度数字化摄影图像的局部信息。然后，通过引导滤波将图像拆分为基础和细节层，并分别采用分割集群、压缩映射和对比度函数调整的处理方法及分数阶微分掩膜，对基础和细节层进行增强处理。最后，通过融合因子将基本和细节层融合处理，得到增强处理后的图像。实验结果表明，该算法可以更好地突出图像的细节边缘以及细节增强效果，可以获得良好的图像增强效果。

关键词

引导滤波 / 低照度图像 / 数字化摄影图像 / 图像增强处理 / 伽马校正算法