低光图像与视频增强：全面综述及展望

本文对低光图像与视频增强进行了全面综述，针对该领域的两项主要挑战展开研究。第一项挑战是混合过曝/欠曝图像的普遍存在，现有方法未能充分应对。为此，本工作引入了 SICE 数据集的两个增强变体：SICE_Grad 和 SICE_Mix，旨在更好地表征此类复杂性。第二项挑战是适用于训练与测试的低光视频数据集匮乏。为此，本文介绍了 Night Wenzhou 数据集，这是一个大规模高分辨率视频集合，包含具有挑战性的快速运动航拍场景以及具有多变光照与退化的街景。本研究还对关键技术进行了广泛分析，并利用所提出及当前的基准数据集开展了对比实验。该综述最后强调了新兴应用，讨论了尚未解决的挑战，并指出了 LLIE（低光图像增强）领域的未来研究方向。数据集可通过 https://github.com/ShenZheng2000/LLIE_Survey 获取。