基于多层融合和细节恢复的图像增强方法

来源：计算机应用研究杂志2020年第2期北京时间：

作者：龙鑫,何国田,

单位：1.重庆邮电大学计算机科学与技术学院,重庆400065；2.中国科学院重庆绿色智能技术研究院,重庆400065；

摘要：针对部分图像在光照不均匀、过亮或过暗下出现的对比度低、细节不可见等问题，提出了一种基于多层融合和细节恢复的图像增强方法。首先在HSV图像空间中将V通道等价复制为Retinex模型增强层、亮度增强层、细节突出层三层。在Retinex增强层中，利用加权引导滤波和形态学结合来消除光晕现象，并通过改进Retinex模型增强图像亮度和细节；在亮度增强层中，通过自适应归一化函数进一步增强亮度；在细节突出层中，人工蜂群算法优化改进局部线性增强模型来突出图像细节。最后根据Gamma校正特性和邻域像素关系，提出细节恢复方案避免融合后造成的部分细节模糊。实验数据表明，该算法能更有效地突出图像细节和提高对比度，并与现有算法在客观量化方面进行对比，综合性能更为优越，尤其在清晰度指标上远高于其他算法。

关键词：图像增强,多层,细节恢复,

基金资助：国家重点研发计划重大科学仪器设备开发重点专项基金资助项目(2017YFF0108100)；重庆市产业类重点研发基金资助项目(cstc2017zdcy-zdzx0026)；；