浮選現場の環境は過酷で照明条件は複雑かつ多様である。現場で収集した浮選画像は露出不足や色の歪みなどの問題が生じやすいため、低照度画像の色深度符号化・復号化補正および多尺度強調手法を提案した。まず、低照度画像をRGBからHSV空間に変換し、明度（V）成分に対して非下方サンプリング剪断ウェーブレット変換（NSST）を用いて多尺度分解を行う。次に、グローバルスペースモジュールに基づく色符号化・復号化ネットワークを提案し、圧縮抽出、色符号化、色復号、色補正により色深度符号化・復号化補正ネットワークモデルを構築し、色相（H）、彩度（S）成分の色補正を行う。その後、自己適応型ファジィ集合を用いてV成分の低周波サブバンド画像を強調し、スケール相関係数を利用してV成分の各高周波サブバンドのノイズ成分を効果的に除去し、非線形利得関数で高周波エッジ係数を顕著に強調する。最後に、強調後のV成分各サブバンド画像に対してNSST逆変換再構成を行い、再構成されたV成分を補正後のH成分、S成分と融合しRGB空間に変換する。実験により、現在の主流手法と比較して、本手法はCIEDE平均で14.8358低減し、PSNR平均で8.48dB向上し、構造類似度平均で31.32％向上し、連続エッジピクセル比を91％以上維持することを確認した。本手法は画像の明るさを著しく改善し，コントラスト，鮮明度，情報エントロピーを向上させ，画像色を実際の色彩により近づけ，より多くのテクスチャの詳細を保持し，ノイズを効果的に抑制しつつエッジ強調を実現する。

浮選泡沫;低照度画像;色補正;色深度符号化・復号化ネットワーク;多尺度強調とノイズ除去;非下方サンプリング剪断ウェーブレット変換;ファジィ集合