저조도 장면 이미지의 원래 색상 정보와 세부 정보를 복원하기 위해 본 연구에서는 적응형 밝기 조절이 가능한 저조도 컬러 이미지 향상 방법을 제안한다. 이 방법은 먼저 저조도 장면에서 연속적으로 여러 프레임을 촬영하고 적응형 감마 밝기 보정을 수행한다; 그런 다음 다중 프레임 밝기 보정 이미지를 YUV 색 공간으로 변환하여 두 가지 처리를 병행한다. 하나는 Y 채널 성분을 그룹으로 추출하여 가중치 조정 기반 2차 맹검식 식별을 이용한 맹분리 잡음 감소를 수행하고, 다른 하나는 프레임 평균 후 Y 채널 성분을 추출하여 여러 맹분리 잡음 감소 Y 채널 성분과 순차적으로 구조 매칭을 수행하여 가장 잘 맞는 Y 채널 성분을 선택한다; 이후 최적의 Y 채널 성분을 필 성장 곡선을 기반으로 하는 밝기 조절 후 프레임 평균 처리된 U, V 채널 성분과 재조합한다; 마지막으로 재조합 이미지를 RGB 공간으로 변환하면 시각적으로 현저히 향상된 컬러 이미지를 얻을 수 있다. 본 논문에서 제안한 이미지 향상 방법은 실시간 처리 요구를 충족하며 원본 컬러 이미지의 극저조도 밝기를 54.4배, 중간 밝기를 3.5배 향상시키고 이미지 정보 엔트로피를 1.3~2.9배 증가시킬 수 있다. 일반적인 이미지 향상 알고리즘과 비교할 때 본 방법은 저조도 컬러 이미지의 노이즈 감소, 조명 균형 및 디테일 복원에서 큰 개선을 보여준다.

저조도;감마 보정;색 공간;맹분리;필 성장 곡선