基于多尺度融合的低光照图像增强

郭依婷, 胡红萍, 杨正民

测试技术学报 ›› 2025, Vol. 39 ›› Issue (03) : 322 -329.

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基于多尺度融合的低光照图像增强

    郭依婷, 胡红萍, 杨正民
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摘要

针对低光照图像亮度低、对比度低、颜色失真以及存在噪声等问题,提出了一种基于多尺度融合的低光照图像增强方法。首先,采用快速高效增强算法对图像进行亮度增强;然后,将增强后的图像由RGB颜色空间转换至HSV颜色空间,对亮度分量分别使用改进的对比度限制自适应直方图均衡化、引导滤波和锐化平滑滤波器进行处理,得到3个亮度分量;最后,将处理后的3个亮度分量与相应权值通过多尺度融合后转至RGB颜色空间,获得最终增强图像。实验结果表明,所提算法在评判指标上表现出优越性,具有较好的信息熵、自然图像质量评估和平均梯度。该算法在提升图像亮度、细节增强和噪声去除方面具有显著效果,能够更全面地处理图像,有效提升图像的视觉质量和清晰度。

关键词

图像增强 / 多尺度融合 / 锐化平滑滤波 / 对比度限制自适应直方图均衡化

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基于多尺度融合的低光照图像增强[J]. 测试技术学报, 2025, 39(03): 322-329 DOI:

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