基于双边滤波MSR与AutoMSRCR融合的低光照图像增强

顾文娟; 丁灿; 魏金; 阴艳超; 刘孝保

doi:10.37188/OPE.20233124.3606

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基于双边滤波MSR与AutoMSRCR融合的低光照图像增强

信息科学 | 更新时间：2026-09-11

- 基于双边滤波MSR与AutoMSRCR融合的低光照图像增强
- Low-light image enhancement based on the fusion of Bilateral filter MSR and AutoMSRCR
- 光学精密工程 2023年31卷第24期页码：3606-3617
- 作者机构：
  
  昆明理工大学机电工程学院，云南昆明 650500
- 作者简介：
  
  顾文娟（1985-），女，山东人，讲师，博士，研究生导师，2008年于武汉大学获得硕士学位，2011年于武汉大学获得博士学位，主要从事智能制造、图像处理等研究。E-mail： 20110065@kust.edu.cn
  阴艳超（1977-），女,河南人，教授,博士生导师,2006年于西华大学获得硕士学位，2009年于西南交通大学获得博士学位，主要从事智能制造、工业大数据和知识工程等方面的研究, E-mail:20090143@kust.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52065033);云南省科技厅重大专项资助项目(2022AG050002-4)
- DOI：10.37188/OPE.20233124.3606
  中图分类号： TP391
- 收稿：2023-04-26，
  
  修回：2023-06-23，
  
  纸质出版：2023-12-25
- 稿件说明：
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顾文娟,丁灿,魏金等.基于双边滤波MSR与AutoMSRCR融合的低光照图像增强[J].光学精密工程,2023,31(24):3606-3617.

GU Wenjuan,DING Can,WEI Jin,et al.Low-light image enhancement based on the fusion of Bilateral filter MSR and AutoMSRCR[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(24):3606-3617.
顾文娟,丁灿,魏金等.基于双边滤波MSR与AutoMSRCR融合的低光照图像增强[J].光学精密工程,2023,31(24):3606-3617. DOI： 10.37188/OPE.20233124.3606.

GU Wenjuan,DING Can,WEI Jin,et al.Low-light image enhancement based on the fusion of Bilateral filter MSR and AutoMSRCR[J].Optics and Precision Engineering,2023,31(24):3606-3617. DOI： 10.37188/OPE.20233124.3606.

摘要

针对在低光照环境下拍摄的图像受光照强度的影响而导致图像质量差的问题，本文提出了基于双边滤波的MSR与AutoMSRCR算法融合的低光照图像增强算法。首先，在原始低光照图像的HSV颜色空间中针对V分量使用基于双边滤波MSR算法对亮度通道进行增强，得到保留原有色彩信息的亮度增强图像。然后，将此初始亮度增强图像运用CLAHE算法基于LAB颜色空间进行亮度通道细节增强，得到细节增强的图像。最后，采用AutoMSRCR算法对原始低光照图像进行处理，并与细节增强图像进行加权融合得到最终的增强图像。以UCIQE，AG，SD，IE为评价指标，将经过该算法增强的图像与MSR算法，MSRCR算法，CLAHE算法，改进GAMMA算法等进行比较。结果表明，使用该图像增强算法处理的图像效果最佳，UCIQE达到了0.472 1，AG达到了12.674 2，SD达到了0.263 2，IE达到了7.637 9。增强后的图像色彩信息更加丰富，图像更加清晰，图像对比度更好，图像的边缘纹理信息保留更完整，图像质量更高，本研究为低光照图像增强提供了一种可行方法。

Abstract

Aiming at the problem that images taken in low-light environments are affected by the strength of illumination， which leads to poor image quality， this study proposes a low-light image enhancement algorithm based on the fusion of bilateral filtering MSR and AutoMSRCR. First， the brightness of the original low-light image is enhanced using the MSR algorithm based on bilateral filtering in HSV color space. As a result， a brightness-enhanced image with the original color information is obtained. Then， the CLAHE algorithm is used to enhance the details of the brightness channel based on the Lab color space， and a detail-enhanced image is obtained. Finally， the AutoMSRCR algorithm is used to process the original low-light image and perform weighted fusion with the detail-enhanced image to obtain the final enhanced image. Using UCIQE， AG， SD， and IE as evaluation indexes， the proposed algorithm outperformed the MSR， MSRCR， CLAHE， and GAMMA algorithms. The results show that the proposed algorithm optimized image quality with UCIQE， AG， SD， and IE reaching values of 0.472 1， 12.674 2， 0.263 2， and 7.637 9， respectively. The obtained image contains more color information， is clearer， the image contrast is natural look， and the edge texture information of the image is more complete. That is， images enhanced by this algorithm are of the highest quality. This study provides a feasible method for low-light image enhancement.

关键词

Keywords

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