低照度条件で撮影された画像や低コントラストの画像の視覚的品質を改善するために、多くのアルゴリズムがあります。 最適なアルゴリズムとそのパラメータの選択は重要なタスクであり、処理される画像に依存します。
ほとんどの場合、不均一に照明された画像の色特性を復元するために、輝度とコントラストの線形補正、パワー（ガンマ）補正、対数補正（retinex）が行われます。
ソース画像
自動レベルアルゴリズム
ガンマ補正
線形補正
マルチスケールRetinex
この場合、私の意見では、線形補正を除くすべてのアルゴリズムが画像の視覚的品質を改善しました。
自動レベルアルゴリズム
自動レベルアルゴリズムは、画像の最も暗い色が黒、最も明るい白が原理に基づいています。 つまり、画像に非常に明るいまたは非常に暗い領域が含まれている場合、アルゴリズムが目的の結果をもたらさない可能性が高くなります。 自動レベルは、インパルスノイズにも非常に敏感です。
例ソース画像
自動レベルアルゴリズム
ガンマ補正
ガンマ補正アルゴリズムは、画像のピクセル強度のべき乗変換に基づいています。 このアルゴリズムでは、画像の暗いピクセルの強度は明るいピクセルの強度よりも大きくなります。
ガンマ補正
レティネックス
上記のアルゴリズムは、ピクセルの局所的な近傍を考慮していないため、画像に非常に暗い局所領域と非常に明るい局所領域の両方が含まれる場合、これらのアルゴリズムは高品質の画像復元を提供できないことに注意してください。 これらの状況では、Retinexアルゴリズムとその修正を適用することをお勧めします。
SSR（Single-Scale Retinex）アルゴリズムは、画像の照明を均一にしますが、暗くて明るい領域でローカルコントラストを維持します。 補正は次の式に従って行われます。
R（x、y、sigma）= log [I（x、y）]-log [I（x、y）* G（x、y、sigma）]ここで、
Gはガウス分布、
sigmaはぼかし係数、「
* 」は畳み込み演算子です。
SSRの適用後、結果のピクセルの大部分は範囲[-1;に属します。 1]、画像を視覚化するには、次の式で値を正規化する必要があります。
I = 255 * I + 127シングルスケールRetinexアルゴリズム、シグマ= 18
シングルスケールRetinexアルゴリズム、シグマ= 400
シングルスケールRetinexアルゴリズム、シグマ= 4000
Multi-Scale Retinex（MSR）アルゴリズムは、異なるブラー係数を持つSSRの加重和です。
MSR = w1・SSR1 + w2・SSR2 + ... + wn・SSRnまた、
w1 + w2 + ... + wn = 1です。 通常、実際にはn = 3
マルチスケールRetinexアルゴリズム、シグマ= 7、480、4800
Retinexアルゴリズムは、輝度チャンネルに適用されるため、色成分を調整する必要があります（たとえば、コントラストまたは彩度を線形的に増加させる）
マルチスケールRetinexアルゴリズム+コントラスト補正
ソース