【摘 要】
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低光照图像增强目的是从低光照条件下恢复细节完整的图像，并逐渐成为计算机图像处理研究的热点。图像成像的质量对于智能安防、视频监控等场景至关重要， 且在相关行业中有着十分广阔的应用前景。为了深入研究低光照图像增强，首先对传统低光照图像增强方法进行详细的分类阐述与分析，接着列举了基于深度学习的图像增强方法，对所用到的各种网络以及所解决的问题进行了详细的梳理，并将所提到的方法进行了细致的对比。随后又对数据
【机 构】
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粮食信息处理与控制教育部重点实验室(河南工业大学)
【基金项目】
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国家重点研发计划项目，新型粮情测控技术研究与装备开发（2017YFD0401004）；
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低光照图像增强目的是从低光照条件下恢复细节完整的图像，并逐渐成为计算机图像处理研究的热点。图像成像的质量对于智能安防、视频监控等场景至关重要， 且在相关行业中有着十分广阔的应用前景。为了深入研究低光照图像增强，首先对传统低光照图像增强方法进行详细的分类阐述与分析，接着列举了基于深度学习的图像增强方法，对所用到的各种网络以及所解决的问题进行了详细的梳理，并将所提到的方法进行了细致的对比。随后又对数据集进行了细致的分析和研究，并对一些常用的评价指标进行了简单梳理。最后对所述内容做出总结以及指出了当前研究中存在的困难，并指出了未来的研究目标。
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