Adaptive brightness correction of dim-lightening color images

CHEN Gang; LIU Yan; YANG He-chao; SUN Bin; YU Chun-yu

doi:10.37188/OPE.20212908.1999

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Adaptive brightness correction of dim-lightening color images

Information Sciences | 更新时间：2026-09-12

- Adaptive brightness correction of dim-lightening color images
- Optics and Precision Engineering Vol. 29, Issue 8, Pages: 1999-2007(2021)
- 作者机构：
  
  1.南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院，江苏南京 210023
  2.南京邮电大学自动化院，江苏南京 210023
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20212908.1999
  CLC： TP391.9
- Received：06 January 2021，
  
  Revised：2021-04-08，
  
  Published：15 August 2021
- 稿件说明：
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陈刚,刘言,杨贺超等.低照度彩色图像的自适应亮度增强[J].光学精密工程,2021,29(08):1999-2007.

CHEN Gang,LIU Yan,YANG He-chao,et al.Adaptive brightness correction of dim-lightening color images[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(08):1999-2007.
陈刚,刘言,杨贺超等.低照度彩色图像的自适应亮度增强[J].光学精密工程,2021,29(08):1999-2007. DOI： 10.37188/OPE.20212908.1999.

CHEN Gang,LIU Yan,YANG He-chao,et al.Adaptive brightness correction of dim-lightening color images[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(08):1999-2007. DOI： 10.37188/OPE.20212908.1999.

摘要

为恢复低照度场景图像的原有色彩信息和细节信息，本研究提出自适应亮度调节的低照度彩色图像增强方法。该方法首先对低照度场景连续拍摄多帧图像，并对其进行自适应伽马亮度校正；然后将多帧亮度校正后图像转换到YUV色彩空间并行两种处理，一种是提取Y通道分量分组进行基于权值调整二阶盲辨识的盲源分离降噪，一种是进行帧平均后提取Y通道分量与多个盲源分离降噪的Y通道分量依次进行结构匹配，并选出匹配最佳Y通道分量；再将最佳Y通道分量进行基于皮尔生长曲线的亮度调整后与经帧平均处理的U、V通道分量重新组合；最后将重组图像转换回RGB空间，即可得到视觉效果显著提升的彩色图像。本文提出的图像增强方法满足实时处理要求，可将原彩色图像的极低亮度提高54.4倍、中等亮度提高3.5倍；并将图像信息熵提高1.3~2.9倍。与典型的图像增强算法相比，本文提出的方法对低照度彩色图像在降低噪声、均衡光照和恢复细节方面有较大改善。

Abstract

To improve the imaging performance in dim-lighting scenes， we propose adaptive brightness correction of dim-lighting color images. First， frame-averaging and Gamma correction are performed on a sequence of images. Second， the processed images are grouped before the following parallel processing steps are performed. In one of these steps， the images are converted into the YUV color space， and then， based on blind source separation （BSS）， noise is removed from Y-channel components group by group； in another step， the best BSS-denoised Y-channel component is selected by matching with the frame-averaged Y-channel. Third， the best Y-channel component is adjusted based on the peel growth curve and then recombined with the averaged U-channel and V-channel components. Finally， the recombined image is converted back to the RGB color space. Experiment results show that the proposed image enhancement algorithm could increase the brightness of the low-luminosity image by 3.5-54.4 times and increase the information entropy by 1.3-2.9 times. The proposed algorithm outperforms the classical image enhancement algorithms in terms of noise reduction， brightness balancing， and color information restoration.

关键词

Keywords

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