前言

偶然在IPOL见到了这篇paper，虽然之前复现的一些paper已经可以较好的处理低照度下的色彩恢复，然而在光度强度很大的情况下怎么恢复还不清楚，并且如果出现图片中既有很亮的部分，又有很暗的部分，又不知道怎么处理了。这篇paper，正式为了解决这一问题，他的局部颜色矫正，和He KaiMing的暗通道去雾有相似的想法，值得借鉴。论文地址为：http://www.ipol.im/pub/art/2011/gl_lcc/ 。IPOL是一个非常好的学习数字图像处理的网站，上面的论文都是提供配套源码的，如果平时在数字图像处理方面想找一些Idea，不妨上去看看。

算法原理

首先对于太亮和太暗的图像，我们可以使用Gamma校正和直方图均衡化来提高对比度。 分别代表较暗图像，Gamma系数为0.5的Gamma校正，直方图均衡化 分别代表较亮的原始图像，Gamma系数为2.5的Gamma校正，直方图均衡化 分别代表原始图像，Gamma系数为0.5,2.5,0.75,1.5的Gamma校正图像

使用Gamma校正后可以提高图像的动态范围，实际上作者讲这么多实际是要说，如果当图像既有较亮又有较暗的区域时，如果仅仅使用一个Gamma矫正输出的图像效果反而会变差，这是因为Gamma矫正是全局的方法，某一部分相近的像素将被映射到相同的灰度值，并没有考虑待到像素邻域的信息。对于普通的过亮和过暗的图像，当图像的平均灰度大于127.5使用 ，对图像的亮度进行抑制；当图像的灰度信息均值小于127.5时使用 对图像亮度进行增强。这里我们假设图像用无符号8bit表示，那么 。在既有较暗又有较亮的区域的图像中，全局Gamma失效，这时候作者就提出了利用图像邻域的信息，进行Gamma矫正。对较暗的区域进行增加亮度，对较亮的区域降低亮度。局部颜色校正的方法可以根据邻域内像素的灰度值情况，把统一输入像素值，映射成不同水平的像素灰度值。