摘要：目的为了提高图像增强算法中的亮度分布,抑制伪光晕与噪声现象,改善增强图像的细节与亮度。方法提出一种同态滤波耦合后处理优化的图像增强方案。首先,利用引导滤波器估计输入图像的照度,利用YCb Cr色彩空间中平滑的Y通道为导向图像,以有效捕捉真实场景的亮度,准确计算图像照度。其次,根据得到的照度估计,提取图像景物的反射率,为了同时提供动态范围压缩和色调再现,设计一种多尺度Retinex和色彩修复算子,利用3个不同尺度的Gaussian滤波加权组合,进行彩色图像增强。最后,为了实现多尺度Retinex与色彩修复算子的最优性能,通过非线性拉伸和参数优化组成的自动后处理方法,构建一种学习策略,利用量子行为粒子优化机制(QDPSO)自适应地确定每个输入图像的最佳参数,从而有效考虑了景物的照度与反射率的关系,避免了色彩失真。结果实验数据表明,与当前常用的增强算法对比,所提算法得到增强图像清晰度和细节更优,更符合视觉的感知特性,且效率更高,耗时约为0.7 s左右。结论所提算法具有良好的增强效果,在图像信息处理领域具有一定的借鉴作用。