低照度图像增强算法的研究与实现

低光照增强算法【实用版】目录一、引言二、低光照增强算法的原理与应用1.算法原理2.应用领域三、低光照增强算法存在的问题及改进方向1.存在的问题2.改进方向四、未来发展趋势五、结论正文一、引言在计算机视觉领域，低光照增强算法一直是研究的热点问题。

在夜间或者光线不足的场景下，由于光照强度较低，摄像头采集的图像往往会出现亮度不足、细节丢失、颜色失真等问题。

低光照增强算法的目的就是提高图像的亮度、对比度和清晰度，使图像在低光照条件下也能呈现出良好的视觉效果。

二、低光照增强算法的原理与应用（1）算法原理低光照增强算法主要基于 Retinex 理论，该理论认为一幅图像可以分为反射分量和照射分量。

在低光照条件下，由于光照不足，反射分量和照射分量之间的比例失衡，导致图像质量下降。

增强算法的主要目的是通过调整反射分量和照射分量的比例关系，使图像在低光照条件下也能呈现出良好的视觉效果。

（2）应用领域低光照增强算法在许多领域都有广泛的应用，如安防监控、自动驾驶、医学影像等。

在这些领域中，图像的质量往往受到光照条件的影响，低光照增强算法可以有效地提高图像质量，从而为后续的图像处理和分析提供更为准确的依据。

三、低光照增强算法存在的问题及改进方向（1）存在的问题目前，低光照增强算法在实际应用中仍然存在一些问题，如过曝光或欠曝光、噪声增强、颜色失真等。

这些问题严重影响了图像的质量和视觉效果，限制了低光照增强算法的广泛应用。

（2）改进方向为了解决上述问题，研究者们提出了许多改进方向，如基于深度学习的低光照增强算法、融合多尺度 Retinex 算法、基于遗传算法的多域值分块低光照图像增强算法等。

这些方法在一定程度上都取得了较好的效果，但仍然有待进一步研究和改进。

四、未来发展趋势随着计算机视觉技术的不断发展，低光照增强算法在未来仍具有较大的研究价值和发展空间。

未来的发展趋势主要体现在以下几个方面：1.深度学习算法的进一步研究和应用，如卷积神经网络、生成对抗网络等。

基于卷积神经网络的低光照图像增强算法研究摘要：低光照条件下的图像在许多应用中面临着困难，如夜间监控、无人机拍摄和深海探索等。

因此，低光照图像增强一直是计算机视觉领域的研究热点之一。

本文提出了一种基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的低光照图像增强算法，用于改善低光照条件下图像的质量。

实验结果表明，该算法能够有效地提升低光照图像的亮度、对比度和细节，并且在与其他算法的比较中取得了较好的效果。

1. 引言低光照条件下的图像常常存在亮度不足、细节模糊、颜色失真等问题，给后续的图像处理和分析带来了挑战。

因此，低光照图像增强成为提高图像质量和增强视觉感知的关键任务之一。

随着深度学习的快速发展，卷积神经网络在图像增强领域展现出了强大的性能。

本文旨在研究基于卷积神经网络的低光照图像增强算法，以改善低光照条件下图像的质量。

2. 相关工作2.1 传统方法在过去的几十年里，研究者们提出了许多传统的低光照图像增强算法，如直方图均衡化、Retinex算法等。

这些方法在一定程度上可以提高低光照图像的视觉效果，但在解决一些特殊情况下的低光照问题时，效果有限。

2.2 基于卷积神经网络的方法卷积神经网络作为一种表达能力强大的深度学习模型，在图像处理领域取得了重大突破。

研究者们开始将CNN应用于低光照图像增强。

例如，Chen等人提出了一种基于DCNN的低光照图像增强算法。

该算法通过将图像与高斯噪声混合训练DCNN来增强图像的细节和对比度。

3. 算法设计本文提出的低光照图像增强算法主要包括以下几个步骤：3.1 数据准备为了训练和测试算法，我们使用了一个包含真实低光照图像的数据集。

这些图像来自不同的场景和应用，并经过了噪声处理和光照调整，以模拟真实的低光照条件。

3.2 网络架构设计我们设计了一个深度卷积神经网络（CNN），用于处理低光照图像增强任务。

该网络包括多个卷积层和池化层，以及几个全连接层。

基于深度学习的低光照图像增强算法研究与实现低光照条件下拍摄的图像往往存在着明显的噪点和模糊，影响了图像的质量和细节。

为了改善这一问题，研究者们提出了很多低光照图像增强算法。

其中一种较为有效的方法是基于深度学习的算法。

本文将重点介绍基于深度学习的低光照图像增强算法的研究与实现。

首先，我们需要了解深度学习在图像增强领域的基本原理。

深度学习是一种机器学习算法，它通过模拟人脑神经元的工作原理来提取和学习特征。

在图像增强中，深度学习可以自动学习低光照图像中隐藏的有用信息，从而改善图像的质量。

在低光照图像增强算法的研究中，研究者们采用了多种不同的深度学习模型来解决这一问题。

其中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks，简称CNN）是最常用的模型之一。

CNN是一种专门用于处理图像的神经网络，它能够有效地提取图像中的特征信息。

在低光照图像增强中，CNN可以通过学习大量的低光照图像和其对应的增强图像，来建立一个预测模型。

该模型可以通过输入低光照图像，输出一张增强后的图像。

训练模型时，可以使用真实拍摄的低光照图像作为输入，使用其增强图像作为标签，通过反向传播算法不断调整模型的参数，使其能够更好地生成高质量的增强图像。

此外，为了提高低光照图像增强算法的效果，研究者们还采用了一些改进策略。

例如，引入自适应参数，根据不同的低光照条件动态调整参数，以适应不同的图像。

另外，一些研究还将传统图像增强技术与深度学习相结合，以进一步提高增强效果。

在实际应用中，基于深度学习的低光照图像增强算法已经取得了显著的效果。

例如，在夜间拍摄的照片中，通过使用这些算法进行增强，可以使得图像的细节更加清晰，噪点明显减少。

这对于安防监控、无人驾驶等领域具有重要的应用价值。

然而，基于深度学习的低光照图像增强算法仍然存在一些挑战和问题。

首先，需要大量的标注数据来训练深度学习模型，这在某些情况下可能比较困难。

其次，深度学习模型的复杂性导致了其计算开销较大，需要较高的计算资源和时间成本。

低照度图像增强的原理
低照度图像增强的原理是：
1. 调整图像亮度和对比度。

通过调整图像的亮度和对比度，可以改善图像的显示效果。

亮度表示图像的明暗程度，对比度表示图像中亮度差异的大小。

2. 去除噪点。

由于低照度条件下图像中噪点比较多，噪点会降低图像质量，因此去除噪点是提高低照度图像质量的重要步骤。

3. 增加图像清晰度。

低照度条件下图像模糊不清，因此需要通过增加图像清晰度的方法来改善图像质量。

通常采用滤波算法来实现图像清晰化。

4. 增强图像细节。

低照度条件下图像中细节信息丢失较多，因此需要通过增强图像细节的方法来改善图像质量。

通常采用直方图均衡化等算法来实现图像细节增强。

综上所述，通过以上的步骤可以提高低照度图像的质量和清晰度，使得图像更加容易观察并有利于后续的图像分析和处理。

1.本课题所涉及的问题及应用现状综述本课题所涉及的问题：1. 阅读图像增强处理相关文献，配置和安装Matlab程序开发平台2. 低照度监控视频图像增强算法的基本原理。

3. 学习Matlab软件编程技巧，并设计基于Matlab的低照度监控视频图像增强算法的流程图。

应用现状描述：常用的图像增强处理方式包括灰度变换、直方图修正、图像锐化、噪声去除、几何畸变校正、频域滤波和彩色增强等。

由于图像增强与感兴趣的物体特征、观察者的习惯和处理目的密切相关，尽管处理方式多种多样，但它带有很强的针对性。

因此，图像增强算法的应用也是有针对性的，并不存在一种通用的、适应各种应用场合的增强算法。

于是，为了使各种不同特定目的的图像质量得到改善，产生了多种图像增强算法。

这些算法根据处理空间的不同分为基于空间域的图像增强算法和基于变换域的图像增强算法。

空域增强法 直接针对图像中的像素，对图像的灰度进行处理;频域增强法是基于图像的Fourier变换式对图像频谱进行改善，增强或抑制所希望的频谱。

基于空间域的图像增强算法又可以分为空域的变换增强算法、空域的滤波增强算法以及空域的彩色增强算法;基于变换域的图像增强算法可以分为频域的平滑增强算法、频域的锐化增强算法以及频域的彩色增强算法。

现有应用于低照度图像增强的算法主要基于直方图均衡化的增强方法，直方图均衡化方法是将一已知灰度概率密度分布图像经过某种变换变成一幅具有均匀灰度概率密度分布的新图像，其结果是扩展像素取值的动态范围，从而达到增强图像整体对比度的效果，是一种常用的灰度增强算法。

根据原始输入图像直方图的统计值可以算出均衡化后各像素的灰度值，直方图上灰度分较密的部分被拉伸，灰度分布稀疏的部分被压缩，从而使一幅图像的对比度在总体上得到增强。

使用该方法对某些图像进行处理时，其具体增强效果不易控制，处理结果总是得到全局均衡化的直方图。

可能存在的问题如下：l)输出图像的实际灰度变化范围很难达到图像格式所允许的最大灰度变化范围。

基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法目录1. 内容概览 (3)1.1 研究背景 (3)1.2 研究意义 (5)1.3 文献综述 (6)1.4 本文结构 (7)2. Retinex理论概述 (8)2.1 Retinex理论起源 (8)2.2 Retinex理论核心 (9)2.3 Retinex与其他图像增强算法的区别 (10)3. 低照度图像增强问题分析 (12)3.1 低照度图像的特点 (13)3.2 图像增强的目的与挑战 (13)3.3 现有方法存在的问题 (14)4. 基于Retinex的理论低照度图像自适应增强算法 (15)4.1 算法原理 (16)4.1.1 Retinex与自适应增强的理论联系 (18)4.1.2 算法自适应性的实现手段 (19)4.2 算法关键步骤 (20)4.2.1 光照映射的获取 (21)4.2.2 局部对比度的计算 (22)4.2.3 光照校正和对比度增强 (23)4.3 算法实现细节 (24)4.3.1 光照映射的精确计算 (25)4.3.2 对比度增强的策略 (27)4.3.3 自适应参数的确定 (28)4.4 算法有效性验证 (29)4.4.1 算法精度分析 (30)4.4.2 算法性能测试 (31)5. 实验验证与结果分析 (32)5.1 数据集与实验设置 (34)5.2 对比算法与方法 (35)5.3 实验结果与分析 (36)5.3.1 增强效果 (37)5.3.2 对比算法的比较 (39)5.4 算法存在的问题与改进建议 (40)6. 结论与展望 (42)6.1 研究总结 (43)6.2 未来工作方向 (44)1. 内容概览本文档详细介绍了一种基于Retinex理论的低照度图像自适应增强算法。

该算法旨在解决低照度条件下图像对比度低、细节不清晰等问题，通过自适应地增强图像的亮度和对比度，提高图像的视觉效果。

介绍了Retinex理论的基本原理，该理论认为图像是由光照和反射率两个部分组成的，通过分别处理这两个部分可以实现图像的增强。

低光照图像增强算法综述一、本文概述随着计算机视觉技术的快速发展，图像增强技术成为了研究的重要领域之一。

其中，低光照图像增强算法是处理低质量、低亮度图像的关键技术，对于提高图像质量、增强图像细节、提升图像识别精度等方面具有重要的应用价值。

本文旨在对低光照图像增强算法进行全面的综述，介绍其研究背景、发展历程、主要算法及其优缺点，并探讨未来的发展趋势。

本文将对低光照图像增强的研究背景进行介绍，阐述低光照图像增强技术在视频监控、医学影像分析、军事侦察、航空航天等领域的应用需求。

本文将回顾低光照图像增强技术的发展历程，分析不同算法在不同历史阶段的发展特点和主要贡献。

接着，本文将重点介绍当前主流的低光照图像增强算法，包括基于直方图均衡化的算法、基于Retinex理论的算法、基于深度学习的算法等，并详细阐述其原理、实现方法、优缺点等。

本文将展望低光照图像增强技术的未来发展趋势，探讨新技术、新算法在提升图像质量、提高识别精度等方面的潜在应用。

通过本文的综述，读者可以全面了解低光照图像增强算法的研究现状和发展趋势，为相关领域的研究和实践提供有益的参考和借鉴。

二、低光照图像增强的基本原理低光照图像增强算法的核心目标是在保持图像细节和色彩信息的提高图像的亮度和对比度，从而改善图像的视觉效果。

这通常涉及到对图像像素值的调整，以及对图像局部或全局特性的分析和优化。

基本的低光照图像增强算法可以分为两类：直方图均衡化和伽马校正。

直方图均衡化是一种通过拉伸像素强度分布来增强图像对比度的方法。

这种方法假设图像的可用数据跨度大，即图像包含从暗到亮的所有像素值。

然而，对于低光照图像，由于大部分像素值集中在较低的亮度范围内，直方图均衡化可能会过度增强噪声，导致图像质量下降。

伽马校正则是一种更为柔和的增强方法，它通过调整图像的伽马曲线来改变图像的亮度。

伽马曲线描述了输入像素值与输出像素值之间的关系，通过调整这个关系，可以改变图像的亮度分布。

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低照度增强算法摘要：一、引言二、低照度图像的挑战三、常用的低照度增强算法1.直方图均衡化2.图像滤波3.基于小波变换的增强方法4.基于人工神经网络的增强方法四、各类算法的优缺点分析五、结论正文：一、引言随着数字图像技术的不断发展，低照度图像的获取和处理成为了一个热门研究领域。

低照度图像普遍存在着亮度低、对比度差、噪声多等问题，给人们的生活和工作带来了诸多不便。

因此，研究低照度图像的增强算法具有重要的实际意义。

二、低照度图像的挑战低照度图像的主要挑战在于：亮度低，导致图像中有效信息难以提取；对比度差，使得图像的层次感不强；噪声多，影响图像的观感质量。

三、常用的低照度增强算法1.直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强方法，通过调整图像的直方图分布，增强图像的对比度。

此方法简单易实现，但可能会导致过度增强，造成图像失真。

2.图像滤波图像滤波是利用滤波器对图像进行处理，以降低噪声、提高图像质量。

常见滤波方法有：高斯滤波、中值滤波、双边滤波等。

滤波方法在降低噪声的同时，可能会损失图像的边缘信息。

3.基于小波变换的增强方法小波变换是一种多尺度分析方法，可以将图像分解为不同尺度、方向和频率的子带。

通过调整子带参数，可以实现低照度图像的增强。

此方法具有较好的图像细节保持能力，但计算复杂度较高。

4.基于人工神经网络的增强方法人工神经网络具有强大的非线性拟合能力，可以学习图像的复杂特征。

基于神经网络的低照度增强方法，通过训练大量带标签图像数据，自动学习到适合低照度图像的增强策略。

此方法具有较好的性能，但需要大量的训练数据和计算资源。

四、各类算法的优缺点分析各类低照度增强算法各有优缺点。

直方图均衡化简单易实现，但可能会过度增强；图像滤波能有效降低噪声，但可能会损失边缘信息；基于小波变换的增强方法细节保持能力强，但计算复杂度较高；基于人工神经网络的增强方法性能优越，但需要大量训练数据和计算资源。

五、结论低照度图像增强算法是数字图像处理领域的重要研究方向。

2020，56（22）1引言部分图像增强在计算机断层成像、工业产品质量检验、交通监控及卫星图像处理中有着广泛的应用。

其中低照度图像是一种常见的图像种类，它的主要特点是微光、暗色区域占图像主要部分。

造成图像低照度的原因有很多，例如光线不足，摄影设备性能有限以及设备配置不正确等，这类图像可见性偏低，不便于观察与分析，且会对相关应用产生负面影响，尤其是在图像的匹配、融合、分析、检测以及分割方面，给数字图像处理带来极大挑战。

当前国内外对于低照度图像增强技术的相关研究还在不断探索中，虽然取得了一定的成果，但还远未达到成熟，该领域仍具有很大的研究价值和发展空间。

经研究，针对低照度图像增强的研究方法大致可分为传统方法与深度学习两类。

传统方法中，基于Retinex 理论[1-4]主要在频域中增强图像，基于直方图均衡化等算法[5-6]则集中于增强图像对比度，但黑暗区域的细节没有得到适当的增强[7]。

基于Retinex-UNet 算法的低照度图像增强刘佳敏，何宁，尹晓杰北京联合大学智慧城市学院，北京100101摘要：针对Retinex 应用于多种场景时，其约束和参数会受到模型容量限制的问题，提出了一种基于深度学习的低照度图像增强算法，并构建了新的网络架构Retinex-UNet （RUNet ）。

该架构包含图像分解网络与图像增强网络两部分，利用Retinex-Net 网络思想，通过卷积神经网络（Convolutional Neural Network ，CNN ）学习并分解图像，将其结果作为增强网络的输入，对输入图像进行端对端训练。

在增强网络中构建了基于U-Net 的网络架构，其可对任意大小的图像进行增强。

通过在公开数据集（LOL ，SID ）上验证表明，RUNet 方法在效果上有所改进，尤其是整体视觉效果。

关键词：Retinex-Net ；低照度图像；卷积神经网络；U-Net ；RUNet文献标志码：A 中图分类号：TP 391doi ：10.3778/j.issn.1002-8331.1910-0239刘佳敏，何宁，尹晓杰.基于Retinex-UNet 算法的低照度图像增强.计算机工程与应用，2020，56（22）：211-216.LIU Jiamin,HE Ning,YIN Xiaojie.Low illumination image enhancement based on Retinex-UNet puter Engineering and Applications,2020,56（22）：211-216.Low Illumination Image Enhancement Based on Retinex-UNet AlgorithmLIU Jiamin,HE Ning,YIN XiaojieSmart City College,Beijing Union University,Beijing 100101,ChinaAbstract ：When Retinex is applied to many scenarios,its constraints and parameters are limited by the model capacity.A low illumination image enhancement algorithm based on deep learning is proposed,and a new network architecture Retinex-UNet （RUNet ）is constructed.The architecture includes image decomposition network and image enhancement network.Firstly,the Retinex-Net idea is adopted.The Convolutional Neural Network （CNN ）is used to learn and decompose the image,and then the result is used as an input to the enhanced network to perform end-to-end training on the input image.The enhanced network builds a U-Net-based network architecture that enhances images of any size.Validation on public data sets （LOL,SID ）shows that the RUNet method has improved in performance,especially the overall visual effect.Key words ：Retinex-Net;low illumination image;convolutional neural network;U-Net;RUNet基金项目：国家自然科学基金（No.61572077，No.61872042）；北京市自然科学基金委和北京市教委联合重点项目（No.KZ201911417048）；北京市教委科技计划项目（No.KM201811417004）。

低照度条件下图像增强研究
在夜间、建筑物遮蔽等低照度环境,拍摄的图像存在内容模糊、噪声严重、细节丢失等问题,直接限制和影响目标识别与跟踪、视觉监控、军事侦察等系统发挥效用。

因此,研究低照度图像增强具有重要的理论意义和应用价值针对夜晚等低照度条件下拍摄的图像整体亮度低、细节丢失等现象,论文将暗通道先验和色调映射方法相结合,提出了一种基于图像深度和色调映射的低照度图像增强方法。

首先根据低照度反转图像与雾天图像的相似性求出场景透射率,进而估计得到场景深度,并将深度信息用于色调映射函数改进,使其可根据景物远近和场景光照强度进行自适应亮度增强;然后基于图像分层理论和图像梯度信息进行局部对比度增强。

所提算法克服了现有算法计算量大、颜色失真、噪声严重等不足,在增强图像亮度、保持色彩的同时很好地抑制了噪声。

根据低照度图像的暗通道具有细节丰富和光源周围无光晕等特点,提出一种基于暗通道和双边滤波的低照度图像增强方法。

首先从暗通道图像识别光源区域,估计图像平均亮度用于改进色调映射函数,对暗通道图像进行增强后与V通道进行线性加权,得到亮度适中、细节丰富和无光晕的V通道图像;最后,再进行双边滤波。

分别对含有点光源和无点光源的低照度图像进行实验,均可得到亮度改善、细节清晰且无光晕的图像。

低光照增强lime算法
低光照增强是指对于光线较暗的图像进行处理，提高图像的亮度和清晰度。

LIME（Low Light Image Enhancement）算法是
一种常见的低光照增强算法之一。

LIME算法的基本原理是通过对图像进行自适应直方图均衡和
双边滤波来增强图像的亮度和对比度。

具体步骤如下：
1. 自适应直方图均衡化：首先对图像的亮度进行增强，通过调整图像的像素值分布来拉伸图像的动态范围。

这样可以使图像中的细节更加明显。

2. 双边滤波：直方图均衡化会增强图像的噪声，为了减少噪声的影响并保持图像的细节，使用双边滤波来平滑图像。

双边滤波在保持图像边缘的同时，对图像进行平滑。

3. 融合图像：将原始图像与经过直方图均衡化和双边滤波处理后的图像进行融合，以保持图像的细节和结构，并增强图像的亮度和对比度。

LIME算法可以有效地增强低光照图像，并提高图像的可视性。

但是在处理过程中，可能会产生一些副作用，如图像的噪点和伪影。

因此，在实际应用中，需要根据具体情况进行参数调整和后期处理，以达到最佳效果。

图像增强技术在低质量图像重建中的应用研究摘要：随着数码图像在日常生活和各个领域的广泛应用，对图像质量的要求也日益提高。

然而，在实际应用中，由于拍摄条件、传输过程中的噪声干扰等原因，导致图像质量下降。

为解决低质量图像的问题，图像增强技术成为了重要的研究方向。

本文将探讨图像增强技术在低质量图像重建中的应用研究，并介绍几种常见的图像增强方法，同时结合实际案例评估其效果。

1. 引言图像增强是通过对低质量图像进行处理，提高其视觉质量、增加细节信息和辨识度的技术。

图像增强技术在医学成像、卫星图像处理、安防监控等领域具有重要应用价值。

低质量图像重建是图像增强的重要任务之一，是通过算法和技术手段对低质量图像进行修复和改善。

2. 图像增强方法在低质量图像重建中，有多种图像增强方法可供选择，下面介绍几种常见的方法：2.1 基于直方图均衡化的增强方法直方图均衡化（Histogram Equalization）是一种常用的图像增强方法，通过对图像的像素灰度进行重新映射，增加图像的对比度和亮度，并改善图像的视觉效果。

2.2 基于图像滤波的增强方法图像滤波（Image Filtering）是通过对图像进行空域滤波或频域滤波，消除图像中的噪声和模糊，达到图像增强的目的。

常见的滤波算法包括均值滤波、中值滤波和高斯滤波等。

2.3 基于深度学习的增强方法深度学习在图像增强领域有着重要的应用。

通过训练深度神经网络模型，学习图像的特征和结构，可以实现对低质量图像的重建和增强。

例如，使用卷积神经网络（CNN）进行图像超分辨率重建，可以提高图像的清晰度和细节。

3. 实例评估为了评估不同图像增强方法在低质量图像重建中的效果，我们选取了一组低质量图像，并应用了上述三种常见的图像增强方法。

通过定量和定性的评价指标来衡量图像重建的效果，包括峰值信噪比（PSNR）、结构相似度指标（SSIM）和主观视觉效果等。

结果表明，直方图均衡化方法对于增强图像的对比度和亮度有一定效果，但在细节保留和去噪方面较差。

基于深度学习的低光照图像增强研究综述摘要：随着深度学习技术的快速发展，其在低光照图像增强领域取得了显著的成果。

本文对基于深度学习的低光照图像增强方法进行了全面的综述。

首先介绍了低光照图像增强的研究背景和意义，然后详细讨论了深度学习在该领域的应用，包括常用的网络架构、损失函数、训练策略等方面。

接着分析了现有方法的优点和不足，并对未来的研究方向进行了展望。

关键词：深度学习；低光照图像增强；网络架构；损失函数一、引言在实际的图像采集过程中，由于光照不足、曝光时间有限等原因，经常会得到低光照的图像。

这些图像的质量较差，存在亮度低、对比度低、噪声大等问题，严重影响了后续的图像分析和处理。

因此，低光照图像增强技术具有重要的研究意义和应用价值。

传统的低光照图像增强方法主要包括直方图均衡化、基于 Retinex 理论的方法等。

这些方法虽然在一定程度上能够提高图像的亮度和对比度，但也存在一些局限性，如容易产生过增强、颜色失真、噪声放大等问题。

近年来，深度学习技术的出现为低光照图像增强提供了新的思路和方法。

深度学习模型具有强大的特征学习能力，能够自动地从大量的数据中学习到低光照图像和正常光照图像之间的映射关系，从而实现更有效的图像增强。

二、基于深度学习的低光照图像增强方法（一）网络架构1.卷积神经网络（CNN）N 是最早应用于低光照图像增强的深度学习模型之一。

它通过多个卷积层和池化层的组合，能够自动地提取图像的特征，并对图像进行增强。

例如，一些基于 CNN 的方法采用了简单的网络结构，如单层或多层卷积神经网络，直接对低光照图像进行处理，取得了一定的增强效果。

2.为了提高网络的性能，研究人员还提出了一些改进的CNN 架构，如残差网络（ResNet）、密集连接网络（DenseNet）等。

这些网络架构能够有效地解决深度神经网络中的梯度消失问题，提高网络的训练效果和泛化能力。

2.生成对抗网络（GAN）1.GAN 由生成器和判别器组成，生成器用于生成增强后的图像，判别器用于判断生成的图像是否真实。

低照度图像增强技术的研究与应用在现代社会中，图像处理技术已经广泛应用于各个领域。

随着摄像技术的不断发展，我们可以拍摄到更为清晰的图像，但在低照度环境下的图像依然存在着明显的问题。

在夜晚、灯光较暗、光线不足等情况下，所拍摄的图像可能会显得模糊、暗淡、低对比度等，这就需要通过低照度图像增强技术来解决。

1.低照度图像增强技术的原理低照度图像增强技术的原理是通过消除图像的噪声、增加亮度、提高对比度等手段来提升低照度图像的清晰度。

具体来说，有以下几个步骤：（1）将图像转换为灰度图像（2）对灰度图像进行均衡化处理，使得图像中的灰度值在一定范围内分布均匀（3）利用滤波技术对图像中的噪声进行消除（4）将图像增强，提升图像亮度和对比度完整的低照度图像增强技术需要结合多种算法来实现，如信号处理、数学模型、图像处理、计算机视觉等。

2.低照度图像增强技术的应用低照度图像增强技术已经在许多领域得到了应用，例如：（1）夜间摄像监控在夜间摄像监控过程中，由于光线较暗，所拍摄的图像可能很难辨认。

通过低照度图像增强技术，可以提高图像的清晰度和亮度，提高监控的效果和安全性。

（2）医疗影像在医疗影像中，有些场景的照明条件不佳，例如内窥镜、X光机等，造成照片暗淡，难以判断病情。

低照度图像增强技术在这些场景中也能发挥重要作用。

（3）智能交通在智能交通领域，对于夜间的车辆识别、人脸识别等场景，低照度图像增强技术可以提高交通监管的精度和准确度。

3.低照度图像增强技术的发展前景随着计算机技术的不断发展，低照度图像增强技术也将会得到进一步的发展。

在未来，低照度图像增强技术有以下几个方向：（1）超分辨率重建在低照度条件下所拍摄的图像分辨率通常比较低，无法达到机器视觉的要求。

超分辨率重建可以通过图像插值、高斯金字塔等方法将低分辨率图像转化为高分辨率图像，进一步提高图像的清晰度和准确度。

（2）深度学习深度学习可以通过训练模型来识别低照度图像中的信息，从而实现增强。

信ia 与电ns China Computer & Communication 專该語言2020年第20期基于Retinex 的低照度图像增强算法研究周作梅1石成远2（1.凯里学院大数据工程学院，贵州凯里 556011; 2.凯里市城市规划设计院，贵州凯里 556000）摘 要：针对低照度图像亮度小、细节信息不突出等特点，本文使用一种改进的Retinex 算法。

首先对低照度图像 进行同态滤波处理，使原图整体亮度增强；然后将其变换到HSV 颜色空间，对亮度分量V 使用改进的MSR 变换进行增强； 最后图像变换到RGB 空间得到增强图像.实验结果表明，本文所采用的算法能够很好地保持图像细节信息，提高原图局 部对比度，达到低照度图像增强的目的.关键词：低照度图像；直方图均衡；同态滤波；Retinex中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1003-9767 （2020） 20-048-03Research on Low Illumination Image Enhancement Algorithm Based onRetinex Zhou Zuomei , Shi Chengyuan(1. College of Big Data Engineering, Kaili University, Kaili Guizhou 556011, China; 2. Kaili C 让y Planning and Design Institute, KailiGuizhou 556000, China )Abstract ： Aimed at features including less luminance of low illumination image and not prominent details, this article employs a improved Retinex algorithm. First, low illumination image is processed by homomorphic filtering to enhance the overall luminance of original image. Then, we switch it to HSV color space, using improved MSR switching to enhance luminance component V. At last, the image is switched to RGB space to acquire an enhanced image. The outcome of experiment indicates that the algorithm used by this paper can maintain detail information of image well, increase the local contrast of original image, thereby enhancing low illumination image.Key words: low illumination image; histogram equalization; homomorphic filtering; Retinex0引言随着信息技术的快速发展，数字图像处理已渗透到人们 的日常生活，如天网工程、智慧小区等E 。

第1期2021年1月No.1January，20210 引言生活中，光线暗，照度低、曝光不足会导致图片整体亮度偏低，噪声大，边缘细节信息丢失严重，影响图像视觉效果，因此对低照度图像进行处理是极有必要的。

早年间，主要采用直方图均衡化、伽马变换、Retinex 理论[1]等方法对低照度图像进行增强。

虽然这些方法在一些程度上可以提高图像的亮度，增强图像的可读性，但同样存在一些棘手的问题无法解决，如：增强后的图像色彩不均，颜色失真，图像有大量光晕出现。

后来，随着深度学习在不同领域的应用取得不错成果后，大量学者开始将目光投向于用深度学习的方法增强低照度图像。

目前，经过大量实验证明，基于深度学习的方法在低照度图像增强上具有可行性。

增强后图像无论从主观的视觉体验还是客观的图像质量评价方面的表现都十分出色。

1 传统的低照度图像增强算法目前，应用比较广泛的传统的低照度图像增强算法主要分为4类，分别是基于色调映射算法、基于背景融合算法、基于直方图均衡化算法和基于模型算法[2]。

1.1 基于色调映射算法色调映射技术产生于20世纪90年代，主要通过扩展低照度图像的动态范围，提高图像的亮度，改善图像的光照不均匀性。

色调映射方法可以大致分为两类：全局方法与局部方法。

全局方法对图像的动态范围变换中的每个像素应用相同的变换曲线，选择不同的曲线可以达到不同的视觉效果。

这种算法计算简单，实现容易。

但是由于对图像中所有像素的变换相同，得到的图像在色度、亮度和细节方面都有一定的损失。

局部色调映射算法的实质是图像中每个像素的映射曲线都是同邻域像素信息相关的，其优势在于通过对图像局部特征进行处理，弥补了全局算法不能保留局部特征的缺点。

1.2 基于背景融合算法背景融合类算法是将白天的亮度信息融合到夜间的图像中，利用白天背景的亮度来增强夜间图像的像素，从而达到增强人眼视觉的效果。

侯雷等[3]曾采用平均K 帧的方法获取白天背景，再利用Retinex 理论提取了白天背景和夜间视频帧的亮度，采用帧差法提取了夜间视频帧的移动物，将相同场景的白天背景亮度融合夜间帧的视频以达到图像增强的目的。

基于物理模型的低照度图像增强算法【摘要】本文介绍了一种基于物理模型的低照度图像增强算法。

在研究背景和研究意义中，探讨了低照度图像增强的重要性和挑战。

接着在正文部分对算法进行了详细的介绍，包括基于感兴趣区域、深度学习等方法。

实验验证部分展示了该算法的有效性和效果。

在改进方法中提出了一些优化策略。

结论部分总结了基于物理模型的低照度图像增强算法的优势，并探讨了未来研究方向。

通过本文的研究，对低照度图像增强算法的发展和应用具有一定的参考价值，为相关领域的研究提供了新的思路和实践经验。

【关键词】低照度图像增强算法、物理模型、感兴趣区域、深度学习、实验验证、改进方法、优势、未来研究方向1. 引言1.1 研究背景低照度图像增强在计算机视觉领域中一直是一个重要的研究方向。

随着人们对图像质量要求的不断提高，低照度图像的增强算法也变得尤为重要。

低照度图像通常由于光线不足或拍摄设备的限制而导致细节不清晰、色彩偏暗、噪点较多等问题。

这些问题给图像的识别、分析和处理带来了挑战。

研究如何有效地增强低照度图像已成为学术界和工业界的研究热点。

目前，针对低照度图像增强问题的研究已经取得了一定的进展。

传统的基于图像处理技术的方法在一定程度上可以改善低照度图像的质量，但是效果有限。

近年来，基于物理模型的低照度图像增强算法逐渐引起了研究者的关注。

这种方法利用物理学原理对低照度图像进行建模，通过模拟光线传播过程和噪声产生过程来实现图像的增强，具有很大的潜力。

基于物理模型的低照度图像增强算法具有很大的发展空间，对提高图像质量具有重要意义。

本文旨在探讨基于物理模型的低照度图像增强算法及其在实际应用中的表现和优势。

1.2 研究意义低照度图像增强算法在当前数字图像处理领域具有重要的研究意义。

随着科技的不断发展，数字图像在各个领域的应用越来越广泛，低照度图像的获取成为一种常见现象。

低照度图像由于光照不足而导致细节难以辨认，颜色失真严重，影响了图像的质量和可视化效果。