一种基于凸优化的伽马校正低光照图像增强方法

本发明公开了一种基于凸优化的伽马校正低光照图像增强方法，先将原始低光照图像的RGB色彩模型转成YCbCr色彩模型，再采用对数函数对YCbCr色彩模型的亮度分量Y进行归一化处理，将亮度图像划分为暗区和亮区后基于凸优化方法独立估计每个区域的最佳伽马校正参数，通过将独立增强的暗区域和亮区域与最佳伽马校正参数合并来获得增强图像，最后将图像增强后的YCbCr色彩模型重新转回RGB色彩模型。本发明方法解决了目标检测、目标跟踪等方法在夜晚、阴天、风暴等低光照环境下检测性能受到影响的问题。