저조도 환경에서 촬영된 이미지가 조명 강도의 영향으로 인해 이미지 품질이 저하되는 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 양방향 필터 기반 MSR과 AutoMSRCR 알고리즘을 융합한 저조도 이미지 향상 알고리즘을 제안한다. 먼저 원본 저조도 이미지의 HSV 색공간에서 V 성분에 대해 양방향 필터 기반 MSR 알고리즘을 사용하여 명도 채널을 향상시켜 원래 색상 정보를 유지한 명도 향상 이미지를 얻는다. 그다음, 이 초기 명도 향상 이미지를 CLAHE 알고리즘을 이용해 LAB 색공간에서 명도 채널 세부 향상을 수행하여 세부 향상 이미지를 얻는다. 마지막으로 AutoMSRCR 알고리즘을 사용해 원본 저조도 이미지를 처리한 뒤, 세부 향상 이미지와 가중 융합하여 최종 향상 이미지를 얻는다. 평가 지표로 UCIQE, AG, SD, IE를 사용하여 본 알고리즘으로 향상된 이미지를 MSR, MSRCR, CLAHE, 개선된 GAMMA 알고리즘들과 비교하였다. 결과는 본 이미지 향상 알고리즘 처리 이미지가 가장 우수한 효과를 보였으며, UCIQE는 0.4721, AG는 12.6742, SD는 0.2632, IE는 7.6379에 도달했다. 향상된 이미지는 색상 정보가 더욱 풍부하고, 더 선명하며, 명암 대비가 우수하고, 이미지의 가장자리 텍스처 정보가 더 완벽하게 보존되어 이미지 품질이 향상되었다. 본 연구는 저조도 이미지 향상에 대한 실용적인 방법을 제공한다.

저조도 이미지;이미지 향상;양방향 필터;세부 향상;가중 융합