什么是低光图像增强（LLIE）

什么是低光图像增强（LLIE）

低光图像增强 (LLIE, Low-light Image Enhancement) 是一种旨在改善在低光照条件下拍摄的图像的技术。这类图像通常存在光照不足的问题，导致图像细节不清晰、色彩失真等问题。LLIE的目标是通过算法增强图像的亮度、对比度和色彩，以达到在正常光照条件下的视觉效果。近期的发展中，深度学习方法成为了主导技术，通过不同的网络架构、损失函数等手段，LLIE技术在提升图像感知质量方面取得了显著进步.

具体而言，LLIE技术致力于解决以下几个核心问题：

• 提升低光图像的整体亮度和对比度。
• 准确校正图像的颜色。
• 在增强图像的同时，保留或提升图像的细节和纹理。
• 提高算法在不同场景和模型上的泛化能力。

低光图像增强（LLIE）技术方法

1、语义感知知识引导框架 (SKF)
方法：通过语义感知嵌入模块、语义引导的颜色直方图损失和语义引导的对抗损失，融合语义知识以优化低光图像增强模型。
效果：显著提升增强图像的细节和颜色一致性，并具有良好的泛化性能。

2、RLED-Net 网络
方法：利用可微潜在子空间重建块（LSRB）和交叉通道和平移窗口变换器（CST）层，在sRGB颜色空间内处理现实世界的低光图像，同时增强和去噪。
效果：有效减少噪声影响，提升图像质量。

低光图像增强（LLIE）应用领域

视觉应用：如夜间物体检测、图像识别和分割等，帮助处理可见度较差的低光图像。
数据集与平台：通过构建大尺度低光图像/视频数据集和在线平台，促进LLIE方法的进一步研究和应用3。

低光图像增强（LLIE）挑战与未来方向

挑战：低光图像的高对比度、颜色校正困难和像素级损失函数的模糊处理等问题。
未来方向：探索更高效的深度学习方法、网络架构和损失函数，以提高LLIE的泛化性和鲁棒性。