低照度图像增强算法综述
- 1 算法分类与原理
- 1.1 传统方法
- 1.2 深度学习方法
- 2 核心算法详解
- 2.1 多尺度Retinex (MSRCR) 实现
- 2.2 SCI自校准光照学习
- 2.3 自适应伽马校正
- 2.4 WaveletMamba架构
- 3 开源资源与实现
- 3.1 主流算法开源库
- 3.2 关键代码实现
- 4 评估与实验对比
- 4.1 客观评价指标
- 4.2 算法性能对比
- 5 未来研究方向
- 全面综述低照度图像增强算法，包括开源链接、原理、公式和代码实现。主要内容如下：
- 算法分类与原理：使用表格对比传统和深度学习方法，详解Retinex理论等核心原理。
- 核心算法详解：包含MSRCR、SCI、自适应伽马校正等算法的公式推导和代码实现。
- 开源资源与实现：提供主流算法的GitHub链接和MATLAB/Python代码示例。
- 评估与实验对比：使用表格展示客观指标对比和视觉效果分析。
- 未来方向：总结四大挑战和前沿发展趋势。
接下来是正文内容：
- 低照度图像增强是计算机视觉领域的核心挑战，旨在解决光照不足环境下图像的可见性、对比度和细节退化问题。本文系统性地梳理了传统方法与深度学习方法的技术演进，结合开源代码资源、数学原理推导及可复现的实现方案，为研究者和工程师提供实用参考。下面从算法分类、核心原理、代码实现、评估指标及未来方向五个维度展开分析。
1 算法分类与原理
低照度增强方法按技术演进可分为传统模型驱动与深度数据驱动两类
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