计算机视觉与深度学习 ｜ 低照度图像处理算法综述：发展、技术与趋势
文章目录
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- 一、发展历程：从传统模型到智能融合
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- （一）传统模型构建阶段（1970s-2016）
- （二）深度学习应用阶段（2017-2020）
- （三）硬件-算法协同阶段（2021至今）
- 二、技术分类与性能对比
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- （一）传统方法体系
- （二）深度学习方法
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- 1. 监督学习模型
- 2. 无监督/自监督方法
- 3. 混合物理模型
- （三）硬件优化技术
- 三、关键技术对比与适用场景
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- （一）算法性能矩阵
- （二）典型应用场景
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- 1. 安防监控
- 2. 自动驾驶
- 3. 医疗影像
- 4. 消费电子
- 四、未来趋势与技术挑战
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- （一）前沿技术方向
- （二）核心挑战
- （三）产业发展预测
低照度图像处理技术旨在解决光照不足环境下图像质量退化问题，通过算法优化提升亮度、抑制噪声并恢复细节，已成为计算机视觉领域的核心研究方向。本文系统梳理该领域的发展历程、技术分类、应用场景及未来趋势，为相关研究与工程实践提供参考框架。
一、发展历程：从传统模型到智能融合
低照度图像处理技术的演进可分为三个明确阶段，呈现从物理建模到数据驱动的跨越：
（一）传统模型构建阶段（1970s-2016）
- 理论奠基：1971年Land提出的Retinex理论开创了物理建模先河，通过分离图像的光照分量与反射分量实现增强，其核心公式为 ( \log(I) = \log(L) - \log® )，奠定了后续30年的技术基础[1][9]。
- 算法突破：2000年后多尺度Retinex（MSR）通过融合不同高斯核尺度的处理结果，缓解了单尺度算法的光晕效应；2017年Guo等人提出的LIME算法通过精确估算照明图，将增强效果提升至传统方法的性能天花板[1]。
- 局限显现：该阶段算法普遍存在泛化性不足问题，如直方图均衡化易导致过增强[2]，经典Retinex在强边缘处产生明显光晕[9]，且难以处理低于1lux的极端低照度场景[7]。
（二）深度学习应用阶段（2017-2020）
- 端到端革命：2018年Chen等人发布的SID数据