Para restaurar as informações originais de cor e detalhes de imagens em cenas com baixa luminosidade, este estudo propõe um método de aprimoramento de imagens coloridas com baixa luminosidade e ajuste adaptativo de brilho. O método primeiro captura múltiplos quadros consecutivos de uma cena com baixa luminosidade e aplica uma correção adaptativa de brilho gama; em seguida, converte as imagens corrigidas para o espaço de cor YUV e realiza dois processos paralelos: um extrai os componentes do canal Y em grupos para realizar uma separação cega de fontes e redução de ruído baseada em ajuste de peso e identificação cega de segunda ordem, o outro realiza uma média dos quadros, extrai o componente do canal Y e faz um ajuste estrutural sequencial com múltiplos componentes do canal Y resultantes da separação cega para selecionar o melhor componente; depois, o melhor componente Y é ajustado em brilho com base na curva de crescimento de Peel e recombinado com os componentes dos canais U e V médio; finalmente, a imagem recombinada é convertida de volta para o espaço RGB, resultando em uma melhoria visual significativa da imagem colorida. O método de aprimoramento de imagem proposto atende aos requisitos de processamento em tempo real, pode aumentar a luminosidade extremamente baixa da imagem colorida original em 54,4 vezes, a luminosidade média em 3,5 vezes, e aumentar a entropia da imagem em 1,3 a 2,9 vezes. Em comparação com algoritmos típicos de aprimoramento de imagens, o método proposto apresenta melhorias significativas na redução de ruído, equilíbrio de iluminação e restauração de detalhes em imagens coloridas com baixa luminosidade.

baixa luminosidade;correção gama;espaço de cor;separação cega de fontes;curva de crescimento de Peel