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低照度图像增强方法综述
文献摘要：
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.
文献关键词：
低照度增强;直方图均衡;Retinex;深度学习
中图分类号：
作者姓名：
汤浩;朱泓宇;谢超
作者机构：
南京林业大学机械电子工程学院,江苏 南京210037
文献出处：
引用格式：
[1]汤浩;朱泓宇;谢超-.低照度图像增强方法综述)[J].林业机械与木工设备,2022(07):4-10
A类：
B类：
低照度图像增强,增强方法,方法综述,强作,亮度,对比度,制图,视觉效果,Retinex,图像去雾算法,增强效果,瓶颈问题,图像增强算法,低照度增强,直方图均衡
AB值：
0.238567
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