低光照图像增强研究方法综述

摘要：

低光照图像增强目的是从低光照条件下恢复细节完整的图像,并逐渐成为计算机图像处理研究的热点.图像成像的质量对于智能安防、视频监控等场景至关重要,且在相关行业中有着十分广阔的应用前景.为了深入研究低光照图像增强,对传统低光照图像增强方法进行详细地分类阐述与分析,列举了基于深度学习的图像增强方法,对所用到的各种网络以及所解决的问题进行了详细的梳理,并将所提到的方法进行了细致的对比.又对数据集进行了细致的分析和研究,并对一些常用的评价指标进行了简单梳理.对所述内容做出总结以及指出了当前研究中存在的困难,并指出了未来的研究目标.

关键词：低光照图像增强、深度学习、Retinex理论、低光照图像数据集、图像处理

所属期刊栏目：59

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家重点研发计划2017YFD0401004

在线出版日期：2023-09-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共14页

页码：14-27