【图像增强】基于分数阶融合模型的低光图像增强算法研究附Matlab代码

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🔥 内容介绍

本文提出一种新型分数阶融合模型（Fractional-Order Fusion Model, FFM），用于解决低光图像增强问题。现有图像增强方法在低光区域内容提取、噪声抑制及自然度保持方面表现欠佳。为解决这些问题，本文的主要贡献在于采用分数阶掩模与融合框架实现低光图像增强，具体步骤如下：

首先，利用分数阶掩模从输入图像中提取光照信息。该掩模基于分数阶微分理论设计，相比传统整数阶算子，能更精细地捕捉图像中的光照梯度变化，避免在提取过程中丢失低光区域的微弱细节。

其次，通过图像曝光调整使暗区域可见化。此步骤并非简单提升整体亮度，而是结合第一步提取的光照分布特征，对不同暗度等级的区域进行自适应曝光调节 —— 对于极暗区域适当提升曝光强度以显现隐藏内容，对于接近正常亮度的区域则微调曝光参数，防止过度曝光导致的细节失真。

最后，采用融合策略从昏暗区域提取更多隐藏内容。该融合框架整合了分数阶掩模提取的光照特征与曝光调整后的图像细节，通过多尺度特征融合算法，将低光区域的纹理、边缘等细节信息与正常亮度区域的视觉特征有机结合，同时抑制噪声在增强过程中的放大。

实验结果表明，与传统整数阶方法相比，分数阶微分在保持图像视觉外观方面具有显著优势。所提 FFM 模型在复杂低光环境与普通低光环境的图像增强任务中均表现出色，能够在对比度提升、细节增强与图像自然感保持之间实现良好平衡。此外，通过与近年来多种先进的主流算法进行定性与定量对比验证，证实该模型具有较强的鲁棒性与高效性，且能有效提取暗区域中更多原本不可见的内容。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

sigma_BM3D = 10;

[~, Y_d] = BM3D(Y,Y,sigma_BM3D,'lc',0);

I_d = ycbcr2rgb(cat(3,Y_d,YUV(:,:,2:3)));

% IB1 = min(power(I1,1/2.2),1);

% IB1 = max(IB1,0);

🔗 参考文献

[1] Dai Q , Pu Y F , Rahman Z ,et al.Fractional-Order Fusion Model for Low-Light Image Enhancement[J].Symmetry, 2019, 11(4).DOI:10.3390/sym11040574.

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