改进小波亮度融合的低照度图像增强算法

作者：任珊珊; 姚善化

来源：哈尔滨商业大学学报(自然科学版), 2023, 39(01): 60-66.

DOI：10.19492/j.cnki.1672-0946.2023.01.013

• 小波变换
• 加权引导滤波
• 区域特性融合
• 亮度融合
• 低照度
• 图像增强

针对普通小波分解算法应用到夜间低照度图像增强时出现无法提取出边缘光滑特征点、且亮度拉伸曝光等问题，提出了一种改进小波亮度融合的低照度图像增强算法.在小波变换对夜间低照度图像进行频域变换的过程中分别提取出图像的低频和高频分量，并对高低频分量分别处理.对小波分解后形成的低频成分使用加入权值的引导滤波，得到边缘增强的低频分量.将高频成分基于不同的区域范围进行特性融合，得到细节均匀统一的高频分量.将处理后的分量进行亮度提取与融合，最后转入RGB空间得到增强图像.仿真实验结果表明，该算法在均值、信息熵、峰值信噪上相较于直方图均衡算法提高了21.715%、13.531%、73.768%,相较于小波变换提高了85.456%、26.014%、19.621%.

• 出版日期2023
• 单位安徽理工大学