【摘 要】
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弱光环境导致图像采集设备拍摄的照片呈现出对比度低、亮度较暗、细节缺失等特点。针对这些问题，提出了一种基于同态频分聚合的低照度图像增强算法。首先，改进同态滤波的传递函数，将原始图像分解为高频和低频分量，在不损失亮区细节的同时，增强一部分暗区细节，改进后的同态滤波传递函数参数更少，且易于调整；然后，分别对两个分量进行增强，即：设计细节增强网络完善高频部分的细节信息，采用LIME算法对低频部分进行亮度提
【基金项目】
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天津市科技支撑项目（No.16YFZCGX00760）；
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弱光环境导致图像采集设备拍摄的照片呈现出对比度低、亮度较暗、细节缺失等特点。针对这些问题，提出了一种基于同态频分聚合的低照度图像增强算法。首先，改进同态滤波的传递函数，将原始图像分解为高频和低频分量，在不损失亮区细节的同时，增强一部分暗区细节，改进后的同态滤波传递函数参数更少，且易于调整；然后，分别对两个分量进行增强，即：设计细节增强网络完善高频部分的细节信息，采用LIME算法对低频部分进行亮度提升；最后，设计局部自适应网络对图像高频和低频分量进行联合微调，纠正融合过程中出现的失真。从主观视觉以及客观评价指标两个方面进行实验分析，结果表明，该方法能有效平衡图像平滑区域与纹理分量的增强效果，提升图像视觉质量。
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