基于统一变分模型的低照度图像增强算法

来源：计算机应用与软件杂志2025年第11期北京时间：

作者：韩腾飞, 李哲舟, 陈伯建, 吴文斌, 潘磊

摘要：传统的低照度图像增强方法难以同时保持纹理细节和抑制噪声。针对此问题，提出基于统一变分模型的低照度图像增强算法。该文对经典Retinex模型进行改写，添加噪声项；基于高斯全变分和L2范数正则化构建统一变分模型，约束Retinex模型中的照度项、反射项和噪声项，进而使用交替方向最小化方法，来迭代求解统一变分模型，可同时得到照度分量、反射分量和噪声分量；将照度分量进行伽马校正并与反射分量相乘，得到最终的结果图像。实验结果和对比数据表明，该算法在自然统计特性(NIQE)和信息熵(IE)两个客观评价指标上优于其他大多数方法，且能够在显著地改善图像纹理细节的同时，抑制暗区域的噪声。

关键词：Retinex模型, 低照度图像, 统一变分模型, 高斯全变分, 伽马校正