低照度图像处理：自适应阈值与局部色调映射的融合算法

"该文提出了一种针对低照度图像处理的方法，结合了非下采样剪切波变换（NSST）和Retinex理论，旨在解决低照度图像的细节丢失和清晰度不足的问题。在HSV颜色空间中，通过NSST对V分量进行分解，利用改进的自适应阈值算法对高通子带进行去噪，并用改进的自适应局部色调映射算法提升低通子带的对比度。经过逆变换和白平衡处理后，图像被转换回RGB空间，以获得高质量、高清晰度和高对比度的结果图像。实验结果显示，这种方法能有效改善低照度图像质量。" 本文主要讨论了以下几个关键知识点： 1. **非下采样剪切波变换（NSST）**：NSST是一种多分辨率分析方法，可以用于图像的频域分析和信号分解。在低照度图像处理中，NSST能将图像分解为不同频率的子带，便于分别处理，从而保留更多细节信息。 2. **HSV颜色空间**：HSV是将颜色模型基于人眼感知的方式，分为色相（H）、饱和度（S）和亮度（V）三个成分。在处理低照度图像时，通过HSV空间操作可以更有效地调整图像的亮度和对比度。 3. **Retinex理论**：Retinex理论模仿人眼视觉系统的亮度适应性，通过分离图像的光照和反射部分来增强图像的对比度。在本文中，Retinex与NSST相结合，进一步提升了图像处理效果。 4. **改进的自适应阈值算法**：传统的阈值算法可能无法适应低照度图像的复杂噪声环境。文中提出的改进算法基于贝叶斯萎缩，能更好地适应局部噪声特性，实现更精准的图像去噪。 5. **自适应局部色调映射（Adaptive Local Tone Mapping）**：这是一种用于高动态范围图像到低动态范围图像转换的技术，但在此处用于提升低照度图像的对比度。通过局部处理，避免了全局色调映射可能导致的图像失真，提高了图像清晰度。 6. **白平衡处理**：白平衡是校正图像色彩偏移的过程，确保图像中的白色在不同光源下看起来都是白色。在NSST处理之后进行白平衡，有助于恢复图像的真实色彩，提高视觉效果。 7. **RGB颜色空间**：最终图像会转换回RGB空间，因为RGB是显示器和许多其他显示设备的标准颜色空间。在RGB空间中，图像的颜色可以直接显示出来，供人眼观察。 本文提出的方法综合运用了多种图像处理技术，旨在优化低照度图像的质量，尤其是在提高图像清晰度和对比度方面。通过实验验证，这些技术的结合使用取得了积极的效果。