一种基于修正双边滤波的多尺度Retinex低照度图像增强方法

本发明公开了一种基于修正双边滤波的多尺度Retinex低照度图像增强方法，属于数字图像处理领域。针对低照度环境下图像亮度不足、细节丢失、噪声干扰和色彩失真的问题，本发明提出了一种改进的图像增强算法。首先，将RGB图像转换至HSV颜色空间，分离亮度分量(V)用于后续处理，以避免直接处理RGB通道导致的色彩失真。然后，采用修正的双边滤波函数作为多尺度Retinex方法的中心环绕函数，增强亮度分量并抑制光晕现象，同时结合改进的Gamma变换函数实现暗区细节增强和亮区过度抑制。针对反射分量，利用非局部均值滤波去噪，并结合Laplace算子增强图像边缘细节。此外，通过自适应调整饱和度分量，确保增强后的图像色彩自然一致。实验结果表明，本发明能够显著提升低照度图像的亮度和清晰度，改善细节信息和视觉观感，适用于夜间监控、医学影像处理和农业监测等多种场景。本方法具有增强效果优异、光晕抑制强、色彩失真小的优点。