夜间图像增强算法研究：Matlab实现与伪影消除

"夜间图像增强算法研究及Matlab实现，主要关注如何改善夜间图像的亮度、对比度和细节，以适应人类视觉系统，并在多个领域（军事、交通、安防等）有广泛应用。本文针对传统算法的局限性，尤其是局部光晕伪影问题，提出了双滤波单尺度Retinex的夜间图像增强算法，并在Matlab中实现。" 夜间图像增强算法是图像处理领域的重要课题，尤其是在低光照条件下的图像，由于亮度不足、对比度低以及颜色饱和度低等问题，使得图像的关键信息难以辨识。这些问题可能由多种因素引起，包括设备性能、环境光照条件和天气状况等。为了解决这些问题，人们通常会使用图像增强算法来提升图像的视觉效果。 图像增强算法的目标是调整图像的亮度、对比度，以及揭示隐藏的细节和色彩信息，使其更符合人类视觉系统的需求。在军事领域，夜间图像增强有助于识别敌方目标；在公共交通中，它可以用于车牌和驾驶员状态的识别；而在安防和摄影领域，它则可以改善因光线不均导致的图像退化。 目前，虽然已有多种图像增强技术，如直方图均衡化和基于Retinex理论的方法，但它们往往具有特定的适用场景，难以适应所有情况。本文特别关注传统算法中的局部光晕伪影问题，这是夜间图像增强中常见的问题，会导致图像的清晰度和自然度降低。 为了解决这个问题，作者深入研究了直方图均衡化和Retinex理论，并提出了一种创新的双滤波单尺度Retinex算法。这种方法旨在改善光晕伪影，同时确保图像的亮度均匀性。通过结合单尺度Retinex理论和双滤波技术，该算法旨在克服传统方法的局限性，特别是在复杂环境下的夜间图像增强效果。 最后，论文通过与传统算法的效果对比，验证了新算法的有效性和可靠性。这种新的夜间图像增强算法不仅有助于提高图像质量，还能满足科技发展对更高图像处理标准的需求。在Matlab中实现这一算法，使得其他研究人员和开发者也能方便地复用和进一步改进。