低照度图像增强方法综述

编号 zgly0001744072

文献类型 期刊论文

文献题名 低照度图像增强方法综述

作者 汤浩  朱泓宇  谢超 

作者单位 南京林业大学机械电子工程学院 

母体文献 林业机械与木工设备 

年卷期 2022,50(7)

页码 4-10

年份 2022 

分类号 TP751 

关键词 低照度增强  直方图均衡  RETINEX  深度学习 

文摘内容 低照度图像增强作为图像处理领域的一个重要分支,其目的是为了提高输入图像的亮度、对比度,同时抑制图像中的噪声,增强细节区域,以提升图像整体的视觉效果。针对低照度图像增强问题,梳理了代表性方法,从基于域处理、基于Retinex理论、基于图像去雾算法和基于深度学习等4种类型,详细介绍了各类算法的基本原理及步骤流程,并对各算法的实际增强效果进行了评价。据此,分析指出了目前低照度图像增强的瓶颈问题。最后,结合各种算法的特点,对低照度图像增强算法未来的发展趋势进行了总结和展望。