低照度图像增强代码7种算法 代码简单可靠，已应用于多篇文章

**低照度图像增强技术分析与代码实例**

一、背景介绍

随着现代科技的不断发展，低照度图像处理技术在许多领域中扮演着越来越重要的角色。特别是在安

防监控、医疗诊断、环境监测等领域，低照度图像增强技术对于提高图像质量、增强图像对比度、提

高识别准确度等方面具有显著效果。本文将围绕低照度图像增强技术展开讨论，并分享一种简单可靠

的代码实现方法。

二、低照度图像增强的主要算法

1. 直方图均衡化算法

直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，其基本思想是对输入图像的直方图进行均衡化处理，通过

近年来，基于深度学习的图像增强算法也得到了广泛的应用。这些算法通过训练大规模的神经网络模

型，能够对输入图像进行深度学习特征提取，实现更加高效的图像增强效果。

三、代码实现与分析

以下是一份基于这些算法的低照度图像增强代码示例，以供参考：

```python

# 低照度图像增强代码示例

# 假设我们使用的是直方图均衡化算法进行低照度图像增强

import numpy as np

from scipy.signal import convolve2d

# 加载低照度图像