《表1 不同夜晚图像增强方法的无参考图像的图像质量客观评价》

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《夜晚图像增强方法综述》

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夜晚图像增强方法关注图像的整体质量，除了直观的主观视觉感知评价之外，还使用多种客观评价方法测试提出的增强方法的性能。研究不仅使用图像标准差（STD）、平均梯度（MG）和图像信息熵（IE）这三种能够直接反映图像内纹理、梯度等信息的衡量方法，同时也使用基于自然图像统计特性提出的几种图像质量衡量方法，包括NIQE（Natural image quality evaluator）[60]，ARIS（Autoregressivebased image sharpness metric）[61]，BLIIND（blind image quality assessment by DCT statistics model）[62]和OG-I（Relative gradient statistics and adaBoosting neural network）[63]。这几种无参考图像质量评价方法各有侧重，从不同角度评价图像质量，反映各种夜晚图像增强方法的性能。同时研究合成了不同亮度的夜晚图像用于有参考的图像质量评价，包括MSE、PSNR和SSIM[63]图像质量评价方法。本次研究主要测试了时下各种具有代表性的方法，即:SRIE、FEWI、LIME、JIEP、Dong、FSBI、NPEA、NEID、BIMEF和OpenCE。不同夜晚图像增强方法的无参考图像的图像质量客观评价见表1。