DCT域梯度策略低照度图像增强算法

"本文主要研究了一种改进的低照度图像增强算法，旨在提升低光照环境下的图像清晰度和可视性。该算法首先将图像分解为入射分量和反射分量，然后针对入射分量实施灰度线性增强。接着，入射分量与反射分量分别在DCT域内进行多聚焦融合，融合过程中采用了基于局部梯度的策略，区别于传统的基于方差的融合方法。此外，为了确保融合图像的质量，还引入了一致性判别进行校验。最后，通过逆DCT变换得到增强后的图像。实验结果显示，该算法有效地提高了低照度图像中阴暗区域的细节可见性，尤其适用于电力系统自动化中全天候图像监控等场景。" 低照度图像增强是一个重要的图像处理领域，其目标是改善在光线不足条件下的图像质量，提高图像的亮度、对比度以及细节的可辨识度。本文提出的算法结合了物理模型和频域变换技术，通过将图像分解为入射和反射两个部分，分别处理，可以更精确地控制图像的增强过程。 线性增强是一种基本的图像增强方法，它通过对图像的灰度值进行线性变换来调整图像的整体亮度和对比度。在此算法中，入射分量的线性增强模型有助于提升图像的基本亮度水平，为后续处理打下基础。 DCT域处理是图像处理中的常用技术，因为它能够有效地捕获图像的能量分布并压缩数据。在低照度图像增强中，DCT域的多聚焦融合可以结合不同曝光或焦点的图像信息，提高图像的细节清晰度。本文提出的局部梯度融合准则相比传统基于方差的融合策略，更能保持边缘和细节的锐利度，避免过度平滑导致的信息损失。 一致性判别是对融合图像质量的一种验证手段，它可以确保融合过程的正确性和图像的一致性，避免出现不连续或异常的像素值。 这种改进的低照度图像增强算法结合了多种技术，如物理模型分解、DCT域变换、局部梯度融合和一致性检验，有效地提升了低光照图像的细节可视性和整体质量，对于电力系统自动化、监控系统以及其他需要在恶劣光照条件下获取清晰图像的应用具有显著优势。