低光照图像增强算法的综述

低光照图像增强算法是用于改善在低光条件下拍摄的图像质量的一类算法。根据我引用的《An Experiment-Based Review of Low-Light Image Enhancement Methods》一文中的内容，这篇综述主要总结和分析了几种经典的低光照图像增强算法。

该综述首先指出在现实场景中，由于光线、视角等问题，拍摄出来的照片会比较阴暗，这不仅影响我们的观察，还会极大地影响计算机视觉处理算法的效果。为了解决这个问题，许多低光照图像增强算法被提出。

本综述介绍了一些经典的低光照图像增强算法，并对它们进行了初略的分析。然而，需要注意的是，这些算法只是众多算法中的一部分，可能只是冰山一角。如果你对低光照图像增强感兴趣，可以参考综述中提供的参考文献和资料，进一步了解更多算法和方法。

低光照图像增强算法在现实场景中有许多应用，比如低光照条件下的检测、跟踪和行人重识别。此外，通过图像增强还可以提升文本检测和文本识别的精度。当然，还有更多场景可以应用低光照图像增强算法，需要个人去挖掘和应用。

综上所述，低光照图像增强算法是用于改善低光条件下拍摄图像质量的一类算法。该综述总结了几种经典的算法，并提供了进一步学习的参考文献和资料。这些算法在现实场景中有很多应用，可以用于各种图像处理任务。

相关问题

低光照图像增强2024

### 2024年低光照图像增强技术综述

#### Retinex理论及其变体
Retinex理论旨在模拟人类视觉系统处理不同照明条件下的颜色恒常性和亮度感知能力。基于此原理开发的一系列算法，如URetinex-Net，在保留色彩信息的同时显著提升了暗区细节可见度[^1]。

import torch.nn as nn

class URetinexNet(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(URetinexNet, self).__init__()
        # 定义网络结构
        
    def forward(self, x):
        # 前向传播逻辑
        pass

#### Diffusion Models应用于低光场景
通过构建大规模无监督数据集并采用先进的扩散模型架构，可以在不依赖成对训练样本的情况下有效改善夜间或昏暗环境中的视觉质量。该方法利用预训练权重初始化部分组件，并针对特定任务微调剩余参数以适应新领域特性[^2]。

#### YOLOv5改进版——双分支残差注意力机制
为了克服传统卷积神经网络对于复杂背景下弱光源物体识别精度不足的问题，研究人员引入了一种创新性的设计思路：结合自注意力模块与多尺度特征融合策略来强化局部纹理表达力；同时集成专门定制化的去噪子网路，从而提高整体鲁棒性及泛化性能[^3]。

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图像增强算法文献综述

图像增强算法是指通过对图像进行一系列的处理和操作，以改善图像的质量、增强图像的细节和特征，使得图像更加清晰、鲜明和易于分析。以下是一些常见的图像增强算法：

1. 直方图均衡化：直方图均衡化是一种常用的灰度图像增强方法，通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图更加均匀，从而增强图像的对比度和细节。

2. 自适应直方图均衡化：自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进，它将图像分成多个小区域，并对每个小区域进行直方图均衡化，从而避免了传统方法中全局均衡化可能引起的过度增强和噪声放大问题。

3. 双边滤波：双边滤波是一种非线性滤波方法，它考虑了像素之间的空间距离和灰度差异，通过保留边缘信息的同时平滑图像，可以有效地去除噪声并增强图像的细节。

4. 小波变换：小波变换是一种多尺度分析方法，它将信号分解成不同频率的子带，通过对子带进行增强和重构，可以实现图像的去噪和增强。

5. Retinex算法：Retinex算法是一种基于人眼视觉感知的图像增强方法，它通过模拟人眼对光照的适应能力，对图像进行多尺度的光照补偿和对比度增强，从而提高图像的质量和可视性。