Pour résoudre les problèmes de faible contraste et de perte de détails des images en faible luminosité, ainsi que les limitations du résonance stochastique bistable classique en termes de saturation de sortie et d'utilisation de l'énergie du bruit, cet article propose une méthode de renforcement du résonance stochastique non saturé basée sur une fonction de base radiale gaussienne. Une fonction de potentiel bistable symétrique non saturée combinant la fonction de base radiale gaussienne et une fonction linéaire a été construite, un processus de renforcement intégrant la génération d'entrée sous-seuil, la résolution du résonance stochastique pixel par pixel et la fusion de la luminance guidée par la réponse a été conçu ; un indice de séparation de résonance clair-obscur a été proposé, et un indice de qualité de renforcement global CEQI a été construit à partir de 8 dimensions. Les résultats montrent que la fonction de potentiel non saturée améliore la séparation de résonance par rapport à la fonction de potentiel bistable classique, élargissant la plage efficace des paramètres de bruit. Sur deux types d'images en faible luminosité avec un contraste lumineux peu ou très marqué, la méthode proposée obtient un CEQI moyen de 0,8012 et 0,7571 respectivement, supérieur au résonance stochastique classique (0,7043, 0,6929) et aux méthodes traditionnelles telles que CLAHE, Gamma, MSRCR, SSR ; le CEQI moyen pour des scènes réelles est de 0,78. Cette étude introduit le résonance stochastique non saturé dans l'amélioration des images en faible luminosité, offrant une nouvelle approche pour améliorer la restauration des détails dans les zones sombres et pour supprimer la surexposition.

résonance stochastique; amélioration d'image; image en faible luminosité; fonction de potentiel non saturée; fonction de base radiale gaussienne