一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法

为解决非均匀照明条件下彩色图像亮度不均、细节丢失、对比度低等问题,提出一种非均匀照明彩色图像自适应校正方法研究非均匀照明图像的自适应增强。首先,提出一种双伽马校正直方图均衡(bilateral Gamma adjustment histogram equalization, BIGAHE)算法处理HSV颜色空间的V通道,来调整图像全局对比度和亮度,同时使用构建的自适应拉伸函数对S通道进行非线性拉伸以提高图像整体饱和度,然后利用对比度受限的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE)对L*a*b*颜色空间中L*通道进行局部对比度增强,得到最终增强图像。实验结果表明,与现有流行的图像增强方法相比,该算法的平均梯度(mean gradient, MG)、熵(entropy)指标为所有对比算法中最优,对比度改善指数(contrast improvement index, CII)在所有方法中排名第二。可见该算法能够有效提高非均匀照明图像亮度和对比度,提供更多的细节增强,同时避免过度增强,保持图像的自然性,获得更好的增强效果。