图像增强算法

资 源 简 介

图像增强算法

详 情 说 明

在低照度环境下拍摄的图像往往存在亮度不足、细节丢失等问题，传统全局增强方法容易导致局部过曝或欠曝。基于SVLM（空间可变亮度映射）的图像增强算法通过结合局部和全局信息，实现了更自然的增强效果。

该算法的核心在于多尺度处理：首先通过不同尺度的高斯平均获得图像的局部亮度特征，避免单一尺度导致的边缘模糊或细节丢失。这些局部信息能准确反映不同区域的照度差异，为后续自适应亮度调整提供依据。

全局处理方面，算法采用直方图均衡化技术重新分配像素灰度值，有效扩展图像的动态范围。与单独使用直方图均衡化不同，该方法先通过SVLM保留局部对比度特征，再实施全局调整，既避免了传统方法中常见的块效应和过度增强，又确保了整体色调的协调性。

硬件友好性是该算法的另一优势，高斯卷积和直方图统计均可通过并行计算实现，适合部署在FPGA或嵌入式视觉系统中。实际应用中，该技术可显著提升安防监控、车载摄像头等在弱光环境下的成像质量。