摘要
针对低照度图像对比度低、亮度弱、色彩暗淡等问题,提出一种基于像素级和块级的低照度图像增强算法.该算法在HSV空间对亮度通道和饱和度通道分别进行像素级、块级增强.前者通过伽马校正构造一种新的像素级增强模型,其采用增强矩阵代替单一伽马值,并结合大气散射模型与全局搜索策略求得模型中的未知参数,进而对亮度通道进行像素级增强;后者着重关注色彩饱和度的提升,将饱和度通道分为若干块,假设每一块具有相同的增强因子,利用约束信息对每个块采用局部一维搜索策略确定其值.将处理后的各通道分量转化至RGB空间,获得最终增强结果.该算法有效结合了像素级处理的低复杂度和块级处理的信息丰富度等优势,且不需要任何的训练过程.实验结果表明,在合成数据集与真实场景下,所提算法对亮度的提升和色彩的恢复均有明显改善,在客观评价指标上同样取得优异性能.
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