비균일 조명 이미지에서 국부적으로 너무 어둡거나 밝은 영역으로 인해 이미지 대비가 낮고 세부가 불명확하며 시각화 효과가 좋지 않은 문제를 해결하기 위해 대칭 밝기 매핑과 가상 다중 노출 융합 기반의 이미지 향상 방법을 제안한다. 이 방법은 색 공간 변환을 통해 입력 이미지의 색상 및 채도 성분을 보존하고 밝기 성분을 분리하여 향상한다. 카메라 응답 모델에 따라 이미지 정보 엔트로피와 평균 그래디언트 최대화 원칙을 사용해 최적 노출 비율을 추정하고, 대칭 밝기 매핑 함수를 설계하여 최적 강화 노출 이미지와 약화 노출 이미지를 가상 생성한다. 이를 원래 밝기 성분과 함께 다양한 노출을 가진 이미지 시퀀스로 구성한 후, 세부 향상이 포함된 다중 노출 융합 방법으로 해당 시퀀스를 재구성하여 향상된 결과를 얻는다. 실험 결과, 본 방법은 7개의 공개 데이터셋에서 이미지 정보 엔트로피 평균 7.644, 평균 그래디언트 9.209, 이미지 대비 450.683, 색상 일관성 평가 지수 0.962로 비교 방법들보다 우수한 성능을 보여 동적 범위가 넓고 대비가 강하며 세부가 뚜렷하고 시각화 효과가 좋은 향상 결과를 얻었다.

비균일 조명;이미지 향상;밝기 매핑 함수;다중 노출 융합