基于高斯径向基函数的非饱和随机共振低照度图像增强

孙学锋; 凌泉; 党鹏飞; 李沛; 张蓉蓉; 徐明

doi:10.3724/CJLCD.2026-0156

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基于高斯径向基函数的非饱和随机共振低照度图像增强

图像处理 | 更新时间：2026-10-16

- 基于高斯径向基函数的非饱和随机共振低照度图像增强
- Low-light images enhancement via unsaturated stochastic resonance based on Gaussian radial basis functions
- 液晶与显示 2026年41卷第9期页码：1282-1296
- 作者机构：
  
  1.中建八局浙江建设有限公司未来城市研究院，浙江杭州 311122
  2.中国计量大学计量测试与仪器学院，浙江杭州 310018
  3.中国人民解放军32021部队，北京 100094
- 作者简介：
  
  孙学锋，男，学士，教授级高级工程师，2000年于哈尔滨工业大学获得学士学位，主要从事智能建造及未来建筑技术应用的研究。E-mail：331605518@qq.com
  徐明，男，博士，副教授，2013年于浙江大学获得博士学位，主要从事机器视觉及自动控制方面的研究。E-mail：xuming@cjlu.edu.cn
- 基金信息：
  
  浙江省自然科学基金(LY20A020006)
- DOI：10.3724/CJLCD.2026-0156
  中图分类号： TP391.4
- CSTR：32172.14.CJLCD.2026-0156
- 收稿：2026-08-07，
  
  修回：2026-08-18，
  
  纸质出版：2026-09-05
- 稿件说明：
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孙学锋, 凌泉, 党鹏飞, 等. 基于高斯径向基函数的非饱和随机共振低照度图像增强[J]. 液晶与显示, 2026,41(9):1282-1296.

SUN Xuefeng, LING Quan, DANG Pengfei, et al. Low-light images enhancement via unsaturated stochastic resonance based on Gaussian radial basis functions[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(9): 1282-1296.
孙学锋, 凌泉, 党鹏飞, 等. 基于高斯径向基函数的非饱和随机共振低照度图像增强[J]. 液晶与显示, 2026,41(9):1282-1296. DOI： 10.3724/CJLCD.2026-0156. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0156.

SUN Xuefeng, LING Quan, DANG Pengfei, et al. Low-light images enhancement via unsaturated stochastic resonance based on Gaussian radial basis functions[J]. Chinese Journal of Liquid Crystals and Displays, 2026, 41(9): 1282-1296. DOI： 10.3724/CJLCD.2026-0156. CSTR： 32172.14.CJLCD.2026-0156.

摘要

针对低照度图像对比度低下、细节丢失及经典双稳随机共振易输出饱和、噪声能量利用受限的问题，本文提出基于高斯径向基函数的非饱和随机共振增强方法。构造了高斯径向基与线性函数组合的非饱和对称双稳态势函数，设计了亚阈值输入生成、逐像素随机共振求解及响应引导亮度融合的增强流程；提出亮暗共振分离度指标，并从8个维度构建综合增强质量指标（CEQI）。结果表明，相较于经典双稳势函数，本文所提非饱和势函数提高了共振分离度，有效噪声参数范围更宽。在明亮对比不明显与明显的两类低照度图像上，本文方法的平均CEQI分别达0.801 2和0.757 1，优于经典随机共振（0.704 3、0.692 9）及CLAHE、Gamma、MSRCR、SSR等传统方法。真实场景下平均CEQI为0.78。本研究将非饱和随机共振引入低照度图像增强，为提升暗区细节恢复与抑制过曝提供了新思路。

Abstract

To address the issues of low contrast and detail loss in low-light images， as well as the output saturation and limited noise energy utilization of classical bistable stochastic resonance（SR） systems， this paper proposes an unsaturated SR method for low-light image enhancement based on Gaussian radial basis functions. An unsaturated symmetric bistable potential function composed of Gaussian radial basis functions and a linear term is constructed. An enhancement framework is designed， comprising subthreshold input signal generation， pixel-wise SR response computation， and response-guided brightness fusion. A brightness-darkness resonance separation metric is proposed to quantify the differential enhancement capability of SR， and a Comprehensive Enhanced Quality-Index（CEQI） is constructed from eight dimensions. Experimental results demonstrate that the proposed unsaturated potential function improves the resonance separation and expands the effective noise parameter range compared with the classical bistable potential. On low-light images with subtle and significant brightness contrasts， the proposed method achieves average CEQI values of 0.801 2 and 0.757 1， respectively， outperforming classical SR （0.704 3 and 0.692 9） as well as CLAHE， Gamma correction， MSRCR， and SSR. In real-life scene images， the average CEQI reaches 0.78. This study introduces unsaturated SR into low-light image enhancement， providing a new approach for recovering dark-region details while suppressing overexposure.

关键词

Keywords

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