基于Retinex先验引导的低光照图像快速增强方法

低光照图像增强旨在提高在低光照环境下所采集图像的视觉质量. 然而, 现有的低光照图像增强方法难以在计算效率与增强性能之间达到很好的平衡, 为此, 提出一种基于Retinex先验引导的低光照图像快速增强方法, 将Retinex模型与Gamma校正相结合, 快速输出具有对比度高、视觉效果好和低噪声的图像. 为获取具有良好光照的图像以引导确定与输入图像尺寸大小一致的Gamma校正图, 提出基于Retinex模型的先验图像生成方法.
针对所提先验图像生成方法在极低光照区域中存在颜色失真的问题, 提出一种基于融合的Gamma校正图估计方法, 采用反正切变换恢复极低光照区域的颜色和对比度, 以提升Gamma校正图在极低光照区域的增强性能. 为抑制输出图像的噪声, 考虑到完全平滑的Gamma校正图不会平滑细节纹理的特点, 提出基于域变换递归滤波的Gamma校正图优化方法, 降低输出图像噪声的同时保持颜色和对比度. 实验结果表明, 所提方法不仅在主客观图像质量评价上优于现有大多数主流算法, 而且在计算效率上具有十分显著的优势.