一种基于多级对比度与暗部细节优化的图像增强方法

本发明公开了一种基于多级对比度与暗部细节优化的图像增强方法，通过对红外图像进行局部灰度分布调整；随后通过非线性调整函数增强暗部细节，采用不同尺度的高斯核进行多尺度卷积操作，提升暗部区域的亮度与细节表现；计算图像的全局亮度分布特性，动态调整伽马值改变图像灰度值分布曲线，从而实现图像亮度与对比度的综合优化；最后结合引导滤波和L0细节滤波技术，有效减少噪声影响的同时增强边缘特征。本发明基于分块直方图均衡化、暗部区域增强、自适应伽马校正、引导滤波和L0细节滤波对图像进行了降噪和增强边缘特征，提升图像的清晰度和纹理表现，为后续的红外目标检测和识别任务提供更加可靠的视觉信息支撑。