【摘 要】
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针对低光照条件下拍摄的图像受光和环境的影响，其重要信息丢失严重，出现对比度低、细节模糊等问题，提出了一种基于灰度变换与改进Retinex的图像增强方法。首先采用引力搜索算法（gravitational search algorithm， GSA）优化的全局灰度变换函数对图像的RGB各通道灰度图像进行灰度变换，增强图像光照强度，使其更接近均匀光照场景；然后将图像转为HSV色彩空间，对V通道（亮度通道
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（51875180）；
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针对低光照条件下拍摄的图像受光和环境的影响，其重要信息丢失严重，出现对比度低、细节模糊等问题，提出了一种基于灰度变换与改进Retinex的图像增强方法。首先采用引力搜索算法（gravitational search algorithm， GSA）优化的全局灰度变换函数对图像的RGB各通道灰度图像进行灰度变换，增强图像光照强度，使其更接近均匀光照场景；然后将图像转为HSV色彩空间，对V通道（亮度通道）采用改进的多尺度Retinex（MSR）算法处理，将基于范围的自适应双边滤波和Gabor滤波作为Retinex算法的环绕函数，结合两种滤波的特性来增强图像的亮度和细节。最后采用伽马校正避免图像融合造成的图像色偏。实验结果显示，该方法处理过的增强图像在主观和客观评价上优于其他方法，图像颜色失真较小，细节更清晰，为图像的后续应用做了铺垫。
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