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摘要：本发明公开了一种基于PSO寻优的引导滤波‑Retinex低照度图像增强方法，包括步骤一、将原图像从RGB空间转换到HSV空间；二、对亮度分量一层小波分解；三、对亮度分量二层小波分解；四、对高频分量线性增强；五、小波重构得一次近似图像；六、采用自适应中值滤波对一层分解的高频分量进行增强；七、采用基于PSO寻优的引导滤波‑Retinex对一次近似图像进行增强；八、增强图像进行小波重构；九、将增强后的亮度分量与色调分量、饱和度分量合成，再将合成图像转换到RGB空间，并伽马校正，得到最终图像。本发明能够有效提升图像对比度，增强图像的细节信息，在去除图像噪声的同时，保持图像边缘信息，得到良好的视觉效果。

主权项：1.一种基于PSO寻优的引导滤波-Retinex低照度图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、将原图像从RGB空间转换到HSV空间，保持色调分量H和饱和度分量S不变；步骤二、对亮度分量V进行一层小波分解，得到高频HL1、LH1、HH1三个子图像和低频LL1子图像；步骤三、对低频LL1子图像进行二层小波分解，得到高频HL2、LH2、HH2三个子图像和低频LL2子图像；步骤四、对高频HL2、LH2、HH2三个子图像分别进行线性增强，得到增强后的高频子图像；步骤五、将增强后的高频子图像与低频LL2子图像进行小波重构，得到处理后的一次近似图像LL1'；步骤六、采用自适应中值滤波对高频HL1、LH1、HH1三个子图像进行增强；步骤七、采用基于PSO寻优的引导滤波-Retinex对一次近似图像LL1'进行增强；所述基于PSO寻优的引导滤波-Retinex的具体步骤包括：步骤701、读入小波一次重构图像后，首先初始化粒子群，组建初始粒子种群N＝50，设定粒子群的学习因子c1＝c2＝2，惯性权重ω＝0.8，最大迭代次数100次，初始速度V，设置引导滤波核半径r的搜索范围为[2,30]，正则化因子ε的搜索范围为[0.01,1]；步骤702、初始化r和ε的初值，对图像进行引导滤波-Retinex增强，并采用适应度函数对增强后图像质量进行评价，计算适应度值；步骤703、根据适应度函数计算每个粒子的适应度值，针对粒子种群中的每个粒子进行评价，将其当前适应度值与其个体历史最优位置Pbest对应的适应度值作比较，当当前适应度值优于个体历史最优位置Pbest对应的适应度值时，用当前位置更新个体历史最优位置Pbest；步骤702和步骤703中所述适应度函数Fitness为：Fitness＝Contrast×Entropy其中，Contrast为图像对比度，Entropy为图像信息熵；步骤704、对每个粒子，将当前适应度值与全局最佳位置Gbest对应的适应度值作比较，当当前适应度值优于全局最佳位置Gbest对应的适应度值时，用当前粒子位置更新全局最佳位置Gbest；步骤705、更新每个粒子的速度与位置；步骤706、当迭代次数达到所要求的最大迭代次数时，执行步骤707；当迭代次数没有达到所要求的最大迭代次数时，返回步骤702；步骤707、输出相应的最优参数值r和ε给引导滤波-Retinex，对图像进行增强；步骤八、将步骤六得到的增强图像与步骤七得到的增强图像进行小波重构，得到增强后的亮度分量V图像；步骤九、将增强后的亮度分量V图像与色调分量H、饱和度分量S合成，再将合成图像从HSV空间转换到RGB空间，并进行伽马校正，得到最终增强后的图像。

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