研究目的
通过增强亮度和对比度来提高传感器在低光照条件下所捕获图像的质量，同时避免色彩失真和过度增强。
研究成果
所提出的算法有效提升了低光照传感器图像的亮度和对比度，同时避免了色彩失真和过度增强。在PSNR、MSE和LOE指标上优于其他最先进方法，具有更真实自然的效果且失真更小。未来工作将聚焦于优化网络模型以进一步提升暗区亮度。
研究不足
该算法在实际场景中可能无法像其他区域那样有效增强大块白色区域中的暗部。此外，其对极暗区域的亮度提升效果可能不如LIME算法。
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基于HSI颜色模型的低光照传感器图像增强算法
DOI：10.3390/s18103583
期刊：Sensors
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
在低光照等恶劣环境中传感器采集的图像通?；岢鱿只释嘶硐治芗鹊?、亮度不足和对比度低下。为改善此类图像质量，本文提出一种基于HSI颜色模型的低光照传感器图像增强算法。首先，我们采用基于Retinex模型的数据集生成方法来解决样本数据不足的问题；随后将原始低光照图像从RGB色彩空间转换至HSI空间，运用分段指数法处理饱和度(S)分量，并通过专门设计的深度卷积神经网络增强亮度(I)分量；最后转换回原始RGB空间获得最终优化图像。实验结果表明，相比其他前沿研究成果，本算法不仅能显著提升图像亮度和对比度，还能有效避免色彩失真与过度增强问题，从而切实提高传感器图像质量。
作者：
Shiping Ma，Hongqiang Ma，Yuelei Xu，Shuai Li，Chao Lv，Mingming Zhu
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