传统与深度图像增强技术对比
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光照不均图像增强方法综述，如何提升低光照图像质量，图像增强技术
2026 年光照不均图像增强已全面转向“物理模型驱动 + 深度学习融合”的混合架构，其核心结论是：在夜间低照度、强光阴影等复杂场景下，基于 Retinex 理论改进的端到端网络结合大模型语义先验，已成为解决光照不均问题的最优解，显著优于传统直方图均衡化或单一 CNN 方法，随着自动驾驶、安防监控及移动端摄影在……
2026 年光照不均图像增强已全面转向“物理模型驱动 + 深度学习融合”的混合架构，其核心结论是：在夜间低照度、强光阴影等复杂场景下，基于 Retinex 理论改进的端到端网络结合大模型语义先验，已成为解决光照不均问题的最优解，显著优于传统直方图均衡化或单一 CNN 方法，随着自动驾驶、安防监控及移动端摄影在……
