利用自适应光照初始化的弱光图像增强方法

来源：电子与信息学报杂志2024年第2期北京时间：

作者：刘波, 田广粮, 肖斌, 马建峰, 毕秀丽

单位：1.重庆邮电大学图像认知重庆市重点实验室 重庆 4000652.西安电子科技大学网络与信息安全学院 西安 710071

摘要：由于光照分量分解估计的高度不确定性，如何准确估计图像的光照分量一直是基于Retinex模型的图像增强方法需要解决的难题。该文提出一个简单有效的方法，准确估计图像的初始光照分量，进而实现弱光图像增强。具体地，首先根据输入图像得到其对应的光照权重矩阵，以指导光照分量的自适应初始化估计；随后在光照结构约束下，对初始光照分量优化估计，并进一步执行非线性光照调整；最终结合Retinex模型得到增强结果。实验表明，该方法不仅能够实现准确的图像分解估计，而且与现有的弱光图像增强方法相比，该文所提方法在多个数据集上的主观视觉效果和客观评价指标都有更好的表现，同时也保持着良好的运行效率。

关键词：弱光图像增强, Retinex模型, 光照自适应估计

基金资助：重庆自然科学基金杰出青年科学基金(CSTB2022NSCQ-JQX0001)，国家自然科学基金(62172067, 61976031)，重庆市教委科学技术研究项目(KJQN202200635)