Um grande obstáculo para a área de Visão Computacional é a qualidade das imagens de entrada processadas. Como exemplo, têm-seimagens escuras, que podem ser originadas por diversos fatores como fonte de luz escassa em períodos noturnos, condições adversas do tempo, dentre outros. Este trabalho objetiva utilizar imagens com baixa iluminação para o desenvolvimento de algoritmos que auxiliem no aprimoramento da qualidade de luz e imagem.Foram utilizadas técnicas de Visão Computacional com o auxílio da biblioteca OpenCV no desenvolvimento de algoritmos para realizar a suavização, correlação entre intensidades mínimas e máximas, reforço de intensidades e correção de exposição, definição de matriz de pesos e aprimoramento da imagem. Os resultados mostram que o método proposto foi capaz de aprimorar as imagens, reduzindo consideravelmente características indesejadas, mantendoboa qualidade de iluminação eimagem.
A big obstacle for the Computer Vision area is the quality of the processed input images.As an example, there are dark images, whichcan be caused by several factors such as low light source at night, adverse weather conditions, among others. This work aims to use images with low lighting for the development of algorithms that help to improve the quality of light and image. Computer Vision techniques were used with the help of the OpenCV library in the development of algorithms to perform smoothing, correlation between minimum and maximum intensities, intensities reinforcement and exposure correction, definition of weight matrix and image enhancement. The results show that the proposed method was able to improve the images, considerably reducing unwanted features, maintaining good lighting and image quality.
