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摘要：MSR与应用LUT伽马校正后处理的自适应暗光图像增强方法，包括以下步骤；步骤1：输入图像质量评判；1计算原始图像的对比度、亮度均值、信息熵；2自适应质量判断：步骤2：对需要增强的原始图像应用多尺度Retinex算法，将原始图像分解成不同尺度的图像，对每个尺度的图像进行Retinex增强处理，以保留不同尺度的细节信息，通过调整Retinex算法的参数，实现动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常性的平衡；步骤3：应用LUT的伽马校正后处理；1创建灰度图像伽马校正积分查找表LUT：2应用积分查找表LUT的伽马校正：本发明具有全面的图像质量自判断机制、图像整体质量提升明显、实时性好的特点。
主权项：1.MSR与应用LUT伽马校正后处理的自适应暗光图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤；步骤1：输入图像质量评判；1计算原始图像的对比度、亮度均值、信息熵；2自适应质量判断：将原始图像的对比度、亮度均值、信息熵带入到以相对应的预设权值进行合并计算的评价函数中计算此原始图像的评价值，根据预设的评价阈值判断图像质量；若原始图像的评价值高于或等于评价阈值，则判断原始图像质量良好，不进行增强处理，直接输出；否则，进行步骤2；步骤2：对需要增强的原始图像应用多尺度Retinex算法，将原始图像分解成不同尺度的图像，对每个尺度的图像进行Retinex增强处理，以保留不同尺度的细节信息，通过调整Retinex算法的参数，实现动态范围压缩、边缘增强和颜色恒常性的平衡；步骤3：应用LUT的伽马校正后处理；1创建灰度图像伽马校正积分查找表LUT：根据8位灰度图像的统计特性，构建一个积分查找表LUT，用于后续的伽马校正后处理；2应用积分查找表LUT的伽马校正：利用构建的积分查找表，对多尺度Retinex增强后的图像进行伽马校正处理，通过调整伽马曲线的形状，改善图像的对比度，同时保持颜色的准确性。
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百度查询： 陕西科技大学 MSR与应用LUT伽马校正后处理的自适应暗光图像增强方法
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