灰度级视频增强算法

资 源 简 介

灰度级视频增强算法

详 情 说 明

灰度级视频增强算法是一种专门针对低光照或光照不均视频的处理技术。该算法通过动态调整像素灰度值分布来提升画面可视性，同时解决了传统方法中增强处理与光照补偿相互冲突的痛点问题。

核心思路采用双通道处理机制：一方面通过自适应直方图均衡化对全局对比度进行非线性拉伸，保留画面原有层次感；另一方面引入局部亮度补偿模块，对暗区像素进行梯度保护性提亮。两个处理通道通过权重融合模块动态平衡，既避免了过曝导致的细节丢失，又防止了单纯提亮产生的噪声放大现象。

算法创新点在于建立了基于场景分类的动态参数调整策略。通过分析视频帧的灰度统计特征（如均值、方差、峰值比例），自动识别室内、夜间、逆光等典型场景，并为每种场景配置差异化的增强参数。这种场景自适应机制显著提升了算法在复杂光照条件下的鲁棒性。

实际应用中，该技术特别适用于监控视频修复、医疗影像增强等需要保持灰度层级准确性的领域。相比传统伽马校正或线性拉伸方法，能更好地保留纹理细节和边缘锐度，同时将处理延迟控制在实时视频可接受的范围内。