计算机工程与应用››2023,第59卷››发行(18): 14-27.内政部:10.3778/j.issn.1002-8331.2210-0143

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低光照图像增强研究方法综述

彭大鑫,甄彤,李智慧  

  1. 1.河南工业大学 粮食信息处理与控制教育部重点实验室,郑州 450001
    2河南工业大学 信息科学与工程学院,郑州 450001
  • 出版日期:2023-09-15 发布日期:2023-09-15

微光图像增强研究方法综述

彭大新、郑彤、李志辉  

  1. 1.河南工业大学教育部粮食信息处理与控制重点实验室,郑州450001
    2.河南工业大学信息科学与工程学院,郑州450001
  • 在线:2023-09-15 出版:2023-09-15

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公司, 低光照图像数据集, 图像处理

摘要:弱光图像增强的目的是在弱光条件下恢复具有完整细节的图像,逐渐成为计算机图像处理研究的热点。图像成像质量对智能安防、视频监控等场景至关重要,在相关行业具有非常广阔的应用前景。为了深入研究微光图像增强,首先对传统的微光图像增强方法进行了详细的分类和分析,然后列出了基于深度学习的图像增强方法,详细介绍了所使用的各种网络和解决的问题,并对上述方法进行了详细的比较。然后,对数据集进行了详细的分析和研究,并对一些常用的评价指标进行了简要的梳理。最后,总结了研究内容,指出了当前研究中的难点,并指出了未来的研究目标。

关键词: 微光图像增强, 深度学习, Retinex理论, 低光图像数据集, 图像处理