摘要
针对现有低光照图像增强算法存在对比度低、边缘细节丢失及增强过度等问题,提出一种基于全局双伽马校正与改进SSA算法结合的低光照图像增强方法。首先对图像预处理,其次采用双伽马函数结合麻雀优化算法进行全局校正,此外为改善算法收敛性能,引入精英反向学习和Lévy飞行策略来改进麻雀算法,优化对参数(α)的选择,通过寻找最优伽马值实现对图像的细节增强。仿真实验结果表明,该算法增强后的图像峰值信噪比和结构相似性指标较大,图像颜色失真较小,细节更加丰富,整体增强效果优于其他对比算法,具有较好的处理效果。
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