以图像信息为载体的计算机视觉和多媒体技术的高速发展,使得越来越多的图像信息应用于解决实际问题,如生产质量检测、安全监控、交通管理以及电影制作等。但是,由于恶劣天气、光照不足、过度曝光等条件的制约,常常导致拍摄的夜间图像太暗且细节不清晰,因此,如何快速有效地提高夜间图像质量以准确反映真实环境状况是图像增强领域的难点和热点。针对传统直方图均衡化算法(Histogram Equalization,HE)增强后的图像灰度级分布不完全均匀从而容易丢失细节、原始图像中不同灰度级经处理后可能变得相同进而容易产生伪轮廓的缺点,本文提出精确直方图均衡化算法(EHE)。EHE算法对夜间图像进行增强处理后的直方图灰度级分布近乎完全均匀,其能更好地扩展图像的动态范围。由于经典直方图均衡化算法容易导致颜色失真,而精确直方图规定化算法(Exact Histogram Specification,EHS)难于选择合适的亮度映射函数且易受到图像非边缘像素点的影响,因此,本文提出一种基于边缘引导的直方图规定化夜间图像增强方法(EGEHS)。EGEHS算法首先对图像HSV颜色空间的V通道求取梯度图像,然后设定阈值以找到V通道的边缘图像,并对其进行精确直方图均衡化处理以获得亮度映射函数,而后将此映射函数作用于全局图像像素点,最终得到显著增强的夜间图像。实验结果表明,本文提出的EGEHS算法在三个客观评价指标的分析结果中都优于其他六种对比算法,且EGEHS算法增强后的图像在主观视觉中效果也是最优的,其更好地增强了夜间图像的亮度、对比度及清晰度,并更大程度的保留了图像的细节信息。另外,本文方法还可以应用于极暗的夜间图像增强,这是本文方法的最大特色。