田小平， 姜　薇， 吴成茂

(西安邮电大学 电子工程学院， 陕西 西安 710121)



基于双边滤波的低亮度图像增强算法

田小平， 姜薇， 吴成茂

(西安邮电大学 电子工程学院， 陕西 西安 710121)

为了改善低亮度图像的可视性效果，给出一种基于双边滤波的彩色图像增强算法。对图像亮度整体作对数变换后，利用当前点与其邻域像素之间的关系，调整低亮度图像的局部对比度，并通过线性颜色恢复算法恢复图像色彩信息。针对随机所选5幅彩色图像的测试结果显示，经所给算法增强后的图像，其信息熵、均值和平均梯度皆有相对显著增加。

低亮度图像；双边滤波；图像增强；对数变换

图像的获取过程存在各种不确定因素，易导致其质量下降或退化，常常需要利用图像增强技术，改善其视觉效果。图像增强是对图像进行分析的预处理环节，即将图像转换成更适合于人眼观察和机器分析识别的形式，以突出图像细节和对比度[1-3]。

基于空域的直接增强算法，可对图像灰度进行处理，包括Gamma校正法、对比度拉伸法、直方图均衡化、小波变换法等[4-8]。频域的处理方法以修改图像的傅里叶变换为基础，包括多尺度增强[9]、小波增强和巴特沃斯高通滤波等。

更高级的图像增强则要利用到人眼的视觉特性，如建立在人类彩色恒常性现象上的Retinex理论的形式化[10],以及在此基础上得出的单尺度Retinex算法(Single Scale Retinex,SSR)[11-12]、多尺度Retinex算法(Multi-Scale Retinex,MSR)和多尺度彩色恢复Retinex算法(Multi-Scale Retinex with Color Restoration,MSRCR)，这些方法可增强图像对比度，但计算复杂度高，图像颜色易失真。……