低照度图像增强技术：七大算法解析及其Python代码实现

内容概要：本文深入探讨了低照度图像增强这一重要研究方向，详细介绍了七种不同类型的算法，包括直方图均衡化、gamma校正、对比度受限的自适应直方图均衡化（CLAHE）、基于小波变换的方法、基于Retinex理论的算法、暗通道先验去雾算法以及基于深度学习的算法。每种算法都有其独特的特点和应用场景，旨在通过优化图像的亮度、对比度和色彩来提升低照度环境下的图像质量。文中不仅提供了详细的算法解释，还附有Python代码示例，展示了如何使用OpenCV库实现直方图均衡化。 适合人群：从事数字图像处理的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望深入了解低照度图像增强技术的人。 使用场景及目标：适用于需要在低光照条件下获取高质量图像的应用场景，如安全监控、医学影像和夜间摄影等。目标是帮助读者掌握多种低照度图像增强算法，并能够在实际项目中灵活运用。 其他说明：随着技术的进步，低照度图像增强领域的研究不断推进，未来可能会出现更多创新性的算法和技术。