基于双树复小波变换的低光图像可读性增强方法

本文主要探讨了"基于双树复波let变换的低光图像可读性增强方法"。作者Tingting Sun 和 Cheolkon Jung 来自西安电子科技大学电子工程学院，针对低光照条件下的图像处理问题提出了创新性的解决方案。由于这类图像通常动态范围有限且噪声严重，提高对比度和降低噪声是一个具有挑战性的任务。 该研究的核心思想是利用双树复杂波let变换（DTCWT）进行处理。首先，通过照明补偿技术，确保图像能够保留细微细节并充分利用动态范围，这对于提升图像质量至关重要。然后，将图像分解为高频和低频两个子带，分别采取不同的策略进行处理。在低频子带，作者采用对比度受限自适应直方图均衡化（CLAHE）来增强对比度，同时减少图像噪声。而在高频子带，采用了一种非线性变换，旨在进一步提升细节的清晰度，同时抑制可能存在的高频噪声。 值得注意的是，作者并没有忽视色彩表现的问题，他们认识到颜色失真可能会影响图像的可读性。因此，在整个流程的最后，进行色彩校正，以纠正由于亮度调整导致的颜色失真，从而确保最终图像既能具有良好的对比度，又能保持自然的色彩平衡。 这篇研究论文提供了一种有效的方法，通过结合双树复杂波let变换的特性与适当的图像处理技术，实现了在低光照条件下既增强图像对比度又抑制噪声，同时保持色彩真实性的目标。这种方法对于提高夜间或弱光环境下的图像质量具有实际应用价值，对于计算机视觉、安防监控以及摄影等领域具有重要意义。