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低照度图像增强是计算机视觉研究的一个重要领域,被广泛应用于计算机视觉任务的预处理中。近年来基于Retinex理论的低照度增强表现出旺盛的生命力,取得显著的进展。首先对研究问题定义,对基于Retinex模型低照度图像增强的不同技术分支进行分析研究,包括基于传统数学运算、基于卷积神经网络、基于图像融合等不同技术分支,最后给出对不同技术分支未来的研究方向的观点。