夜间图像增强算法改进与Matlab实践：双滤波单尺度Retinex方法

本论文主要探讨的是夜间图像增强算法的研究及其在Matlab中的实现。章节一首先阐述了研究的意义和背景，指出夜间图像由于亮度不足、色彩饱和度和对比度较低等问题，常常导致关键细节信息丢失，影响图像质量。这些问题可能源于设备配置、环境照明和天气等多种因素。在实际应用中，如军事、公共交通和安防摄影等领域，对夜间图像的清晰度和细节处理有着至关重要的需求。 针对夜间图像质量下降的问题，本文致力于解决传统算法中存在的局部光晕伪影和亮度不均匀问题。作者将研究焦点集中在直方图均衡化和Retinex理论等基础增强方法上，特别关注如何通过深入分析光晕伪影的成因，提出一种双滤波单尺度Retinex的夜间图像增强算法。这种方法旨在在保持图像自然的前提下，改善图像的对比度和细节，尤其是在复杂环境下的表现，以满足日益增长的科学技术需求。 论文的核心工作包括理论分析、算法设计和Matlab实现。通过对比实验，作者将展示新方法与传统算法的效果对比，以验证其在提高夜间图像质量、减少伪影和改善整体视觉效果方面的有效性。这个研究不仅有助于提升夜间图像处理技术，也为相关领域的实际应用提供了新的解决方案。 本论文深入剖析了夜间图像增强的挑战，并通过创新的双滤波单尺度Retinex算法，展示了在Matlab环境下对夜间图像进行有效增强的可能性，为图像处理和目标检测领域的研究者提供了有价值的参考。