低光照图像增强算法汇总，低照度图像增强技术发展史

1、如低亮度低对比度噪声和伪影研究方法可分为两类光照估计与直接针对图像增强低光照图像增强算法汇总的低光照增强其中低光照图像增强算法汇总，LLNet和MSRnet是早期采用深度学习的典型例子，分别通过自编码器和CNN模型来提升图像质量。

2、低光照图像增强网络RetinexNet，是2018年BMVC上发表的一篇论文，旨在利用深度学习技术解决低光照图像增强问题这篇论文深入探讨低光照图像增强算法汇总了基于Retinex理论的卷积神经网络模型，结合实际需求和理论背景，提出了一种有效的方法来提升低光照图像质量论文首先对Retinex图像分解理论进行了介绍，指出一幅图像由光照分量和反射。

3、对比度增强作用通过改变图像的灰度级分布来提高图像的整体对比度，使图像的细节更加明显应用场景常用于改善低对比度图像的质量，使其更适合人眼观察或后续的分析处理亮度调整作用改变图像的整体亮度水平，通常通过增加或减少图像所有像素的灰度值来实现应用场景有助于补偿光照不均或曝光不足。

4、这些研究旨在改善在低光条件下的视觉体验，通过各种技术手段提高图像和视频的清晰度细节和可读性通过增强低光照环境下的视觉感知，这些技术为各种应用提供了支持，如安全监控夜间驾驶辅助等。

5、首先，调整光线是关键低光环境下，光线不足会导致图像质量下降可以考虑使用灯光来提高亮度，比如LED灯，它们对摄像头友好且效果显著其次，利用反光板也能有效提升图像亮度和色彩质量反光板可以将更多光线反射到镜头上，从而增强图像的亮度此外，调整摄像头的内置设置也非常重要大多数摄像头提供亮度。

6、图像增强的应用范围广泛，涵盖了医学成像安防监控工业检测遥感等领域在医学成像中，图像增强技术可以帮助医生更清晰地观察病变区域，提高诊断的准确性在安防监控中，图像增强可以提高在低光照环境下的图像质量，帮助监控人员更好地识别目标在工业检测中，图像增强技术可以提高对缺陷的识别率，减少误。

7、1 对比度拉升 采用了线性函数对图像的灰度值进行变换 2 Gamma校正 采用了非线性函数指数函数对图像的灰度值进行变换 这两种方式的实质是对感兴趣的图像区域进行展宽，对不感兴趣的背景区域进行压缩，从而达到图像增强的效果 3 直方图均衡化 将原始图像的直方图通过积分概率密度函数转化为概率密度为。

8、前言本文介绍了ICCV 2023上的一项新工作Retinexformer Onestage Retinexbased Transformer for Lowlight Image Enhancement本文提出了一种结合视网膜理论的Transformer算法，用于低光图像增强通过单阶段的视网膜理论框架和光照引导的多头自注意机制，Retinexformer在多个暗光增强榜单上实现了更好的效果。

9、这意味着它能捕捉的亮度范围比普通摄像机大倍从“倍数”角度看，采用Pixim DPS技术的摄像机，其宽动态范围相较于传统的CCD摄像机有显著提升，这使得在复杂光照条件下，图像细节的捕捉能力显著增强，对于光线变化大的场景，如夜晚和强光对比环境，能提供更清晰无暗角的画面。

10、2GooglePixel8的ISP芯片同样备受关注，其引入了quot计算超分辨率quot技术，利用多帧合成和AI处理，在低光照环境下也能获得清晰的图像总结选择合适的ISP芯片能够大大改善摄像模糊问题，ISP的技术参数和实际表现是选择的重要指标在决定之前，应充分了解设备的ISP技术细节，以及通过实际的拍摄效果评估其成像质量。

11、对比度增强增强图像的黑白分明度，提升层次感通过调整图像中亮区和暗区的差异，使图像更具立体感和视觉冲击力色差校正消除因镜头问题导致的颜色失真，确保色彩的准确性通过算法调整图像中不同颜色通道的差异，以还原真实的色彩阴影处理确保图像在不同光照条件下的一致性通过补偿图像中因光照。

12、实验结果显示，IAT在低光照增强曝光校正目标检测及语义分割任务上表现优异，参数量FLOPS与速度远优于同类算法，展现出良好的时效性然而，在复杂光照条件下的表现仍有待提升，未来工作将聚焦于提高Transformer在低级视觉任务上的泛化能力参考文献包括了Transformer在图像修复领域的工作Restormer1。

13、例如，在摄影领域，通过调整色彩平衡锐度等参数，可以改善图片的美观度在安防领域，图像增强可以帮助监控摄像头在恶劣天气或低光照条件下依然能够捕捉到清晰的画面总的来说，图像增强的主要目的是改善图像的视觉质量和可识别度，为后续的图像处理和分析提供更为准确清晰的图像数据。

14、汽车导航CCD影像增强是指在汽车导航系统中使用CCDChargeCoupled Device影像传感器来采集车辆周围的图像，并通过相应的图像处理算法对图像进行增强，以提供更清晰更详细的导航视图通过CCD影像增强，可以改善导航系统在低光照条件下的显示效果，并提高夜间导航的准确性和可视性。

15、第一部分全彩夜视仪的基本知识 全彩夜视仪通过先进的光学系统和图像处理技术，能够在极低光照环境下捕捉并呈现真实的彩色图像这一技术革新不仅极大地丰富了视觉体验，也为多个领域带来了前所未有的可能性工作原理 光学采集通过特殊镜头捕捉微弱光线，如星光月光等图像增强传感器将光线转换为电信。

16、SCI在野外场景中的微光图像增强方面同样表现出色，解决了局部曝光信息控制整体色彩校正和图像细节保存等问题在暗光人脸检测和夜间语义分割方面，SCI均优于其低光照图像增强算法汇总他方法通过对比不同的基于光照的学习方法，SCI在照明质量和反射视觉方面展现出优势SCI的算法分析揭示了其在任务损失和增强结合下的性能优势，同时。

17、为了改善这种情况，照相机提供了Lowlight模式来增强暗光环境下的拍摄效果在该模式下，照相机的感光元件能够更灵敏地捕捉微弱的光线信息，并通过优化算法提升图像的亮度和清晰度，尽可能还原出真实的场景细节此外，Lowlight模式还会对相机的一些设置进行优化调整，如快门速度ISO感光度等，以应对低光照。

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