本文提出了一种基于融合的弱光图像增强方法。这种方法通过整合多种图像增强技术的优势，生成高质量的增强图像。在处理弱光图像时，传统方法通常难以同时保证增强效果的自然性和视觉质量，容易产生伪影和噪声。为了克服这些问题，本文的方法采用了全局和局部相结合的增强策略。
项目信息
编号：MCV-9
大小：9.7M
运行条件
Matlab开发环境版本：
– Matlab R2023b
项目介绍
在全局增强方面，本文的方法利用图像整体的亮度和对比度信息，进行全局调节，使得图像整体亮度得到提升，同时保留图像的细节信息。在局部增强方面，该方法进一步对图像的局部区域进行细化处理，根据不同区域的光照强度和特征，进行针对性的增强操作。这样不仅能显著提高弱光区域的可见性，还能有效保留图像的自然感，避免传统增强方法带来的伪影和不自然效果。
大量实验结果表明，本文提出的基于融合的弱光图像增强方法，在视觉质量和计算效率方面均优于现有的最先进方法。具体而言，该方法能够在保持高效计算速度的同时，显著提升图像的清晰度和自然感，使得增强后的图像更符合人眼的视觉习惯和审美标准。
项目报告
Tipps：设计报告Word格式，需要另外购买。
– 项目配套文档：设计报告
算法流程
代码讲解
Tipps：仅对main.m部分代码简要讲解。该项目可以按需有偿讲解，提供后续答疑。
运行效果
– 先运行main.m
图1：Image Lightness
分析：原始图像的亮度图，显示图像中亮度最高的部分。原图中的亮度分布情况可见，主要集中在少数区域。
图2：Morphologically Closing Operation
分析：通过形态学闭运算后的图像，目的是平滑亮度图，消除小的光斑，获得更一致的光照图。
图3：Illuminance
分析：通过引导滤波处理后的光照图像。此步骤通过参考原始图像的细节信息来平滑光照图，从而保持细节。
图4：Reflectance
分析：计算出的反射率图像。反射率是图像的RGB通道分别除以光照后的结果，展示了图像的基本色调信息。
图5：各步骤的结果展示
分析：展示了不同版本的增强图像及其对应的权重图像，包括原始光照图（I1）、非线性变换后的光照图（I2）和CLAHE处理后的光照图（I3），以及各自的权重图像（W1, W2, W3）。
图6：Adjusted Illuminance
分析：融合后的调整光照图像，结合了不同版本增强图像的权重，展示了更加平滑且细节丰富的光照效果。
图7：Adjusted Illuminance with Pyramid
分析：通过图像金字塔处理后的调整光照图像，进一步细化和增强了光照效果。
图8：Enhanced Image
分析：最终的增强图像，通过结合调整后的光照和反射率图，生成的图像细节更清晰、光照更均匀。
计算结果
分析：通过计算图像质量指标PIQE，评估了增强图像的质量，结果为26.0752。
分析总结：
（1）图像增强流程：从原始图像读取、光照估计、反射率计算，到多版本增强图像生成、权重计算及最终融合。
（2）增强效果：通过上述步骤，原始弱光图像得到了显著的增强，亮度均匀分布，细节保留较好，最终图像更加清晰。
（3）PIQE评价：最终图像的质量评价得分为26.0752，表明增强后的图像在质量上有显著提升。
项目文档
Tipps：可根据您的需要有偿文档撰写及文献翻译。
– 文档格式：WORD、PPT (后续免费修改服务)
– 文献翻译：中译英、英译中 (后续免费修改服务)
远程部署
Tipps：购买后可免费协助安装，确保运行成功。
– 远程工具：Todesk 、向日葵远程控制软件
– 操作系统：Windows OS
项目文件
文件目录
Tipps：完整项目文件清单如下：
项目目录
– 1.Code (完整代码：确保运行成功)
– 2.Result (运行结果：真实运行截图)
– 3.Demo (演示视频：真实运行录制)
评论(0)