[快速阅读十一] 伊拉克团队的TAGC（低光增强效果）算法实现。

　　原论文信息如下：

　　 论文标题: Tuning adaptive gamma correction (TAGC) for enhancing images in low light

　　发表日期: 2025年07月

　　作者: Ghufran Alhamzawi, Alfoudi Ali Saeed, Suha Mohammed Hadi等

　　发表单位: University of Al-Qadisiyah, University of Information Technology and Communications等

　　原文链接:

　　　　http://arxiv.org/pdf/2507.19574v1=

　　AGC的核心思想非常巧妙：它通过分析图像的亮度分布，自动计算出最适合的伽马校正参数。整个过程完全自动化，不需要任何人工干预。具体来说，它分为四个步骤：

　　　　1. 计算亮度因子(L)根据人眼对不同颜色的敏感度，给RGB三个通道赋予不同权重。

　　　　　　　　　　　　

　　　　2. 计算平均颜色因子(μ)取RGB三个通道的平均值，作为整体颜色基准。

　　　　　　　　　　　　　　

　　　　3. 计算自适应伽马系数(γ)结合亮度因子和平均颜色因子，动态调整伽马值。

　　　　　　　　　　　

　　　　4. 应用自适应伽马校正使用计算出的伽马值对图像进行增强处理。

　　　　　　　　　　

　　以上都是针对单个像素处理的。

　　这个算法弄成代码也不是很复杂的，分享如下：

void IM_TAGC_Enhancement(unsigned char *Src, unsigned char *Dest, int Width, int Height, int Stride)
{
    int Channel = Stride / Width;
    float Inv255 = 1.0f / 255;
    if (Channel == 3)
    {
        for (int Y = 0; Y < Height; Y++)
        {
            unsigned char *LinePS = Src + Y * Stride;
            unsigned char *LinePD = Dest + Y * Stride;
            for (int X = 0; X < Width; X++)
            {
                float Blue = LinePS[0] * Inv255;
                float Green = LinePS[1] * Inv255;
                float Red = LinePS[2] * Inv255;
                float L = 0.2126f * Red + 0.7152 * Green + 0.0722 * Blue;
                float A = (Blue + Green + Red) / 3;
                float Gamma = 5.0f + (0.5f - L) * (1 - A) - 2 * L;
                LinePD[0] = ClampToByte((int)(powf(Blue, 2 / Gamma) * 255 + 0.4999999f));
                LinePD[1] = ClampToByte((int)(powf(Green, 2 / Gamma) * 255 + 0.4999999f));
                LinePD[2] = ClampToByte((int)(powf(Red, 2 / Gamma) * 255 + 0.4999999f));
                LinePS += 3;
                LinePD += 3;
            }
        }
    }
}

　　效果吗，确实能做到作者论文里的效果的，说明作者是没有作假的。

　       

        

　　不过对有些图像的处理效果就还是有点灰蒙蒙的，整体对比度不高。

　　至于算法的速度并不像有些文章里说的可以满足4K视频实时增强的，虽然上面提供的代码只是示意代码，可以进行大量的优化，但是最后的pow函数是个非常耗时的过程，而且似乎没有设么好的办法去避免这个计算，不算前面文章那个pow(x,1.5)可以转换为x * sqrt(x)。

　　不过这个点和我一样还在研究传统算法的，又是伊拉克的团队，这份精神还是值得表扬的。