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摘要
针对低光照图像亮度不均衡、细节表现不明显等问题，提出了一种亮度调整、锐化和多尺度融合相结合的算法进行增强.首先将原图像分解出光照图，基于Retinex模型进行估计，并进行伽马矫正，得到亮度均衡的图像；为补偿伽马矫正导致的过曝区域细节丢失，对原图像进行锐化处理，以提升图像细节；最后在多尺度融合金字塔模型下，根据两个输入图像的权重进行多尺度融合得到增强图像.
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针对低光照图像亮度不均衡、细节表现不明显等问题，提出了一种亮度调整、锐化和多尺度融合相结合的算法进行增强.首先将原图像分解出光照图，基于Retinex模型进行估计，并进行伽马矫正，得到亮度均衡的图像；为补偿伽马矫正导致的过曝区域细节丢失，对原图像进行锐化处理，以提升图像细节；最后在多尺度融合金字塔模型下，根据两个输入图像的权重进行多尺度融合得到增强图像.
