研究目的
通过同步实现对比度提升、噪声抑制以及特定方向细节的增强，以提高低光照图像的可观测性。
研究成果
LIEST算法能够提升低光照图像的对比度，实现噪声抑制与特定方向高亮显示，展现出良好的适应性与稳定性。
研究不足
增强速度必须进一步提高，其参数需要进一步优化。
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基于非下采样剪切波变换的低光照图像增强
DOI：10.1109/access.2020.2983457
期刊：IEEE Access
出版年份：2020
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
为提高低光照图像的可观测性，本文提出一种基于非下采样剪切波变换（NSST）的低光照图像增强算法（LIEST）。该算法能同步实现对比度提升、噪声抑制及特定方向细节增强。首先推导低光照含噪图像的增强框架，随后依据该框架通过NSST将低光照含噪图像分解为低通子带系数与带通方向子带系数。接着在NSST域内，基于低通子带系数的亮通道估计光照图，同时通过收缩带通方向子带系数抑制噪声。最终根据估计的光照图、低通子带系数及收缩后的带通方向子带系数实施逆NSST变换以实现低光照图像增强。实验表明，相较于七种同类算法，LIEST在提升对比度、抑制噪声及突出特定细节方面均展现出更优性能。
作者：
MANLI WANG，ZIJIAN TIAN，WEIFENG GUI，XIANGYANG ZHANG，WENQING WANG
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