近年来,随着智能手机、平板电脑等移动终端越来越普及,人们可以利用手机的拍照功能随时随地记录生活的点滴,分享彼此身边的趣事。然而,在夜间拍摄图像时,由于设备的硬件条件和周围环境光照的限制,往往存在以下问题:第一,在闪光灯条件下拍摄的图像画面清晰,但是破坏了周围的光照氛围,显得不真实;第二,在无闪光灯条件下拍摄的图像虽然保留了周围的光照氛围,但是噪声大且模糊。因此,本论文研究并实现了一种夜间拍照的图像质量增强算法。首先,本论文给出并实现了基于ASIFT(Affine Scale Invariant Feature Transform)的夜间图像配准算法:1)对待配准的闪光灯和无闪光灯条件下拍摄的图像进行直方图均衡化预处理;2)然后利用ASIFT算法进行特征点的检测和匹配,利用随机抽样一致算法剔除误匹配对,并根据已检测出的特征点匹配对的位置信息判断是否存在过拟合的问题,如果存在,则利用自适应特征点匹配对均衡算法对特征点匹配对进行均衡化处理;3)求解投影变换矩阵,并利用投影变换矩阵将闪光灯条件下拍摄图像的坐标映射到无闪光灯条件下拍摄图像的坐标空间中,实现图像配准。然后,对于图像融合模块,本论文给出并实现了基于细节重构的图像融合算法:1)先将颜色空间转换到YUV颜色空间,然后在Y、U、V三个通道分别提取闪光灯和无闪光灯条件下拍摄图像的细节信息,并利用这些细节信息重构细节纹理矩阵,得到两幅图像中较好的细节信息;2)利用边缘保护的WLS滤波器对无闪光灯条件下拍摄的图像进行去噪;3)将细节纹理矩阵与滤波后的无闪光灯条件下拍摄的图像融合,得到最终的图像增强效果。最后,实验结果表明,本论文设计实现的图像配准算法相对于基于ASIFT的图像配准方法能够检测出更多的特征点,可以有效地避免由于特征点匹配对过于集中而导致过拟合的问题,提高了配准的精确度;而图像融合算法,不仅能保留夜间光照氛围,而且能够增强图像的细节信息,提高图像清晰度。另外,本论文设计实现的算法可以有效地避免色偏的问题,可以针对不同的环境自适应地提取细节纹理信息,具有较强的普适性,可用于提升移动终端夜间拍照的图像质量。