Low-light image enhancement algorithm based on light scattering attenuation model

SHI Jihao; ZHONG Yuzhong; ZHENG Xiujuan; DIAN Songyi

doi:10.37188/OPE.20233108.1244

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Low-light image enhancement algorithm based on light scattering attenuation model

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

- Low-light image enhancement algorithm based on light scattering attenuation model
- Optics and Precision Engineering Vol. 31, Issue 8, Pages: 1244-1255(2023)
- 作者机构：
  
  四川大学电气工程学院，四川成都 610065
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.37188/OPE.20233108.1244
  CLC： TP391.4
- Received：25 May 2022，
  
  Revised：2022-08-23，
  
  Published：25 April 2023
- 稿件说明：
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石吉豪,钟羽中,郑秀娟等.基于光线散射衰减模型的低照度图像增强[J].光学精密工程,2023,31(08):1244-1255.

SHI Jihao,ZHONG Yuzhong,ZHENG Xiujuan,et al.Low-light image enhancement algorithm based on light scattering attenuation model[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(08):1244-1255.
石吉豪,钟羽中,郑秀娟等.基于光线散射衰减模型的低照度图像增强[J].光学精密工程,2023,31(08):1244-1255. DOI： 10.37188/OPE.20233108.1244.

SHI Jihao,ZHONG Yuzhong,ZHENG Xiujuan,et al.Low-light image enhancement algorithm based on light scattering attenuation model[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(08):1244-1255. DOI： 10.37188/OPE.20233108.1244.

摘要

针对传统图像增强算法在总体照度低且光照分布不均的环境内易造成图像过度增强和自然度保存能力弱的问题，提出了一种基于光线散射衰减模型的低照度图像增强算法。首先，本文提出了光线散射衰减模型，该模型合理解释了非均匀光照分布的成像过程，其次，通过Max-RGB滤波器分别估计每个像素的照度，初始化照明图，然后，根据光照随图像分割区域入射角、入射距离平滑衰减的特性，利用深度信息和梯度信息优化光照分量，获得精确照明图；此外，利用暗通道先验中的透射率所具有的局部相似性来约束反射分量估计；最后，通过提出的光线散射衰减模型融合优化光照分量和反射分量，获得最终的低照度增强图像。通过与NPE，LIME，HE，ALSM，MSRCR，MF，WV_SIRE算法比较，在不同场景的低照度图像上，无参考各向异性质量评估器（BIQAA）最大为0.019 6，模糊检测累积概率（CPBD）最大为0.680 1，无参考空间域图像质量评估器（BRISQUE）最小为21.471 5，自然图像质量评估器（NIQE）最小为2.699 5，综合性能优于其他对比算法。实验结果表明，本文算法能够有效抑制噪声，提高图像对比度和亮度，更好地保留图像自然度。

Abstract

To address the problems of the over-enhancement and weak naturalness preservation ability of images in low-light environments with uneven illumination distribution， this study proposes a low-light image enhancement method based on the light-scattering attenuation model. First， a light-scattering attenuation model， which can explain the imaging process of non-uniform illumination distribution， is introduced. Second， the illumination map is initialized by estimating the illumination of each pixel using the Max-RGB filter. Third， according to the smooth attenuation characteristics of the illumination considering the incident distance between the segmented image areas， illumination components are optimized based on the depth and gradient data to obtain an accurate illumination map. Furthermore， constrain the estimation of the reflection component based on the local similarity possessed by the dark channel prior to transmittance. Finally， the low-light enhanced image is obtained by fusing the optimized illumination and reflection components using the proposed light-scattering attenuation model. The proposed method performs better than the NPE， LIME， HE， ALSM， MSRCR， MF， and WV_SIRE algorithms. In the case of the low-light image in different scenarios， a blind image quality assessment via anisotropy yielded values of up to 0.019 6 and cumulative probability of blur detection yielded values of up to 0.680 1 and the referenceless image spatial quality and natural image quality evaluators yielded minimum values of 21.471 5 and 2.699 5， respectively. The overall performance of the proposed method is better than those of the other algorithms. The experimental results confirm that the proposed method can effectively suppress noise， enhance image contrast and brightness， and well preserve image naturalness.

关键词

Keywords

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