文章目錄
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- 一、發展歷程：從傳統模型到智能融合
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- （一）傳統模型構建階段（1970s-2016）
- （二）深度學習應用階段（2017-2020）
- （三）硬件-算法協同階段（2021至今）
- 二、技術分類與性能對比
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- （一）傳統方法體系
- （二）深度學習方法
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- 1. 監督學習模型
- 2. 無監督/自監督方法
- 3. 混合物理模型
- （三）硬件優化技術
- 三、關鍵技術對比與適用場景
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- （一）算法性能矩陣
- （二）典型應用場景
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- 1. 安防監控
- 2. 自動駕駛
- 3. 醫療影像
- 4. 消費電子
- 四、未來趨勢與技術挑戰
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- （一）前沿技術方向
- （二）核心挑戰
- （三）產業發展預測
低照度圖像處理技術旨在解決光照不足環境下圖像質量退化問題，通過算法優化提升亮度、抑制噪聲并恢復細節，已成為計算機視覺領域的核心研究方向。本文系統梳理該領域的發展歷程、技術分類、應用場景及未來趨勢，為相關研究與工程實踐提供參考框架。
一、發展歷程：從傳統模型到智能融合
低照度圖像處理技術的演進可分為三個明確階段，呈現從物理建模到數據驅動的跨越：
（一）傳統模型構建階段（1970s-2016）
- 理論奠基：1971年Land提出的Retinex理論開創了物理建模先河，通過分離圖像的光照分量與反射分量實現增強，其核心公式為 ( \log(I) = \log(L) - \log? )，奠定了后續30年的技術基礎[1][9]。
- 算法突破：2000年后多尺度Retinex（MSR）通過融合不同高斯核尺度的處理結果，緩解了單尺度算法的光暈效應；2017年Guo等人提出的LIME算法通過精確估算照明圖，將增強效果提升至傳統方法的性能天花板[1]。
- 局限顯現：該階段算法普遍存在泛化性不足問題，如直方圖均衡化易導致過增強[2]，經典Retinex在強邊緣處產生明顯光暈[9]，且難以處理低于1lux的極端低照度場景[7]。
（二）深度學習應用階段（2017-2020）
- 端到端革命：2018年Chen等人發布的SID數據
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