c++实现LIME低照度图像处理算法

LIME（Low-Light Image Enhancement via Illumination Map Estimation）是一种基于图像分解和估计的低照度图像处理算法。它通过估计图像的光照图来增强低照度图像的细节和对比度。

以下是LIME算法的实现步骤：

1. 加载低照度图像并将其转换为灰度图像。
2. 对灰度图像进行高斯滤波，以减少噪声。
3. 对滤波后的灰度图像进行SVD分解，得到三个矩阵：U、S和V。
4. 根据S矩阵的奇异值，计算一个阈值，将其与S矩阵中的每个元素进行比较，并将小于阈值的元素设置为0。
5. 重新构建三个矩阵，得到一个新的图像矩阵。
6. 对新的图像矩阵进行CLAHE（Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization）处理，以增强对比度。
7. 对原始灰度图像和增强后的图像进行差异计算，得到一张亮度图。
8. 对亮度图进行高斯滤波，以减少噪声。
9. 对滤波后的亮度图进行二值化，得到一个光照图像。
10. 对原始灰度图像进行直方图均衡化处理，以增强亮度。
11. 将光照图与增强后的灰度图像相乘，得到最终的增强图像。

下面是Python代码实现LIME算法：

import cv2
import numpy as np

def lime(image):
    # 将图像转换为灰度图像
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)
    # 高斯滤波
    blur = cv2.GaussianBlur(gray, (3, 3), 0)
    # SVD分解
    U, S, V = np.linalg.svd(blur)
    # 计算阈值
    threshold = np.median(S) / 2
    # 将S矩阵中小于阈值的元素设置为0
    S[S < threshold] = 0
    # 重新构建图像矩阵
    new_image = np.dot(U, np.dot(np.diag(S), V))
    # CLAHE处理
    clahe = cv2.createCLAHE(clipLimit=2.0, tileGridSize=(8, 8))
    new_image = clahe.apply(new_image)
    # 计算亮度图像
    brightness_map = cv2.absdiff(gray, new_image)
    # 高斯滤波
    brightness_map = cv2.GaussianBlur(brightness_map, (5, 5), 0)
    # 二值化
    _, illumination_map = cv2.threshold(brightness_map, 0, 255, cv2.THRESH_BINARY + cv2.THRESH_OTSU)
    # 直方图均衡化
    enhanced_image = cv2.equalizeHist(gray)
    # 将光照图像与增强图像相乘
    enhanced_image = cv2.multiply(enhanced_image, illumination_map/255)
    # 返回增强后的图像
    return enhanced_image

以上是LIME算法的简单实现，实际应用中还需要对算法进行优化和调整，以提高增强效果和运行速度。