另一种光照不均匀图像的图像增强法

资 源 简 介

另一种光照不均匀图像的图像增强法

详 情 说 明

光照不均匀是图像处理中常见的问题，尤其在低光环境或背光条件下尤为明显。传统的直方图均衡化等方法虽然简单，但容易导致局部过曝或细节丢失。针对这一问题，可以采用基于Retinex理论或光照-反射分解模型的改进算法，这类方法通过估计并补偿光照分量来提升图像质量。

一种有效的方法是结合引导滤波和多尺度分解技术。首先，对输入图像进行高斯金字塔分解，分离出不同频率的光照成分。随后，利用引导滤波优化光照分量的平滑性，避免在边缘区域产生光晕效应。最后，通过非线性映射调整反射分量，增强暗部细节的同时抑制高光区域的噪声。

该方法的关键在于光照分量的准确估计。若光照估计过强，图像会显得不自然；若过弱，则暗区增强不足。实际应用中，可通过参数自适应调整来平衡全局对比度与局部细节，例如根据图像均值动态调节滤波核大小。

相比传统方法，这种处理能更好地保持图像的层次感，尤其适用于医学影像或监控视频等对细节要求较高的场景。未来可探索结合深度学习模型，进一步自动化参数调优过程。