为了解决低照度环境引起的彩色图像退化问题, 提出一种新的低照度图像增强算法。首先在YUV色彩空间下采用对数图像处理(LIP)运算对彩色图像的亮度分量进行调整, 以提高暗调区的亮度和对比度, 然后选取适宜的参数, 利用限制对比度自适应直方图均衡化(CLAHE)对亮度分量进行二次增强, 以获得更好的增强效果, 最后根据亮度增益, 利用线性运算恢复增强图像的色彩信息。实验结果表明, 该算法能够有效地提高低照度彩色图像的视觉质量, 细节鲜明突出, 色彩真实自然, 同时也避免了过度增强, 噪声放大等现象。

该研究目的为提出一种面向我国各类文物体系的典型色彩光谱样本集构建方法。 以具有1700多年历史的世界级佛教艺术文化遗产敦煌莫高窟壁画彩绘为典型研究对象, 以保证文物色彩传递过程中的色彩恒常性为主要创新, 最终从视觉感知角度提出基于色彩恒常性的敦煌典型色彩光谱样本集构建方法。 在具体实施过程中, 在敦煌研究院美术所及保护所工作人员的配合与指导下, 结合现有敦煌学研究成果, 研究选取了48类敦煌典型颜料并设计制备了240个代表性色彩样本。 利用分光光度计获取其在360～750 nm范围内反射光谱信息, 通过聚类分析法对原始色彩光谱样本集进行分类, 以6类典型光源场景条件下色彩易变性指数（color inconstancy index）的综合量值为依据, 结合Wilcoxon符号秩检验, 确定分类数量及各子类的代表性样本, 初步构建光谱样本集。 随后, 从色域完整性角度对初步建立的样本集进行补充, 最终构建由100个样本组成的全色域光谱数据集。 分析结果显示, 该样本集在99%置信条件下的色彩易变性指数可低至3.28, 且均匀分布于敦煌色彩体系的整个色域, 因而可以为敦煌色彩再现过程中合理的选用具有高恒常性水平的色彩提供数据参考及方法依据。