基于深度学习的低光照图像增强研究综述
Review of low light image enhancement based on deep learning
1. 河南工业大学 信息科学与工程学院, 郑州 450001
2. 中原智慧园区与智能建筑研究院, 郑州 450001
摘要
低光照图像增强的目的是优化在光线不足的环境中捕获的图像，提升其亮度和对比度。目前，深度学习在低光照图像增强领域已成为主要方法，因此，有必要对基于深度学习的方法进行综述。首先，将传统低光照图像增强方法进行分类，并分析与总结其优缺点。接着，重点介绍基于深度学习的方法，将其分为有监督和无监督两大类，分别总结其优缺点，随后总结应用在深度学习下的损失函数。其次，对常用的数据集和评价指标进行简要总结，使用信息熵对传统方法进行量化比较，采用峰值信噪比和结构相似性对基于深度学习的方法进行客观评价。最后，总结目前方法存在的不足，并对未来的研究方向进行展望。
基金项目
国家重点研发计划资助项目(2022YFD2100202)
出版信息
DOI: 10.19734/j.issn.1001-3695.2024.06.0176
出版期卷: 《计算机应用研究》 印刷出版, 2025年第42卷 第1期
所属栏目: 综述评论
出版页码: 19-27
文章编号: 1001-3695(2025)01-003-0019-09
发布历史
[2025-01-05] 印刷出版
引用本文
孙福艳, 吕准, 吕宗旺. 基于深度学习的低光照图像增强研究综述 [J]. 计算机应用研究, 2025, 42 (1): 19-27. (Sun Fuyan, Lyu Zhun, Lyu Zongwang. Review of low light image enhancement based on deep learning [J]. Application Research of Computers, 2025, 42 (1): 19-27. )
关于期刊
- 计算机应用研究 月刊
- Application Research of Computers
-
刊号
ISSN 1001-3695
CN 51-1196/TP
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