摘要
夜间图像增强技术旨在提高夜间或低照度环境下拍摄图像的视觉质量，在视频监控、自动驾驶、医学影像等领域具有广泛应用。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的夜间图像增强方法取得了显著进展，成为该领域的研究热点。
本文首先介绍夜间图像增强的基本概念，包括其定义、意义、挑战和应用；然后，对国内外夜间图像增强方法的研究现状进行综述，详细介绍传统算法和基于深度学习算法的优缺点，并对不同算法的性能进行比较分析；接着，介绍基于MATLAB的夜间图像增强算法实现方法，包括MATLAB平台介绍、算法代码实现以及GUI界面设计与功能实现；最后，总结夜间图像增强技术的发展趋势，并展望未来的研究方向。
关键词：夜间图像增强；深度学习；MATLAB；算法实现；低照度
随着社会发展和科技进步，人们对夜间活动的依赖性日益增强，夜间图像的采集和处理需求也越来越迫切。
然而，由于夜间光照条件复杂，拍摄的图像往往存在亮度低、对比度差、噪声大、细节模糊等问题，严重影响了人们对图像信息的理解和应用。
夜间图像增强技术旨在通过算法手段改善夜间图像的视觉质量，提高图像的清晰度和可辨识度，为后续图像处理和分析任务提供良好的数据基础。
夜间图像增强技术在诸多领域具有重要意义。
例如，在视频监控领域，夜间图像增强可以提高监控视频的清晰度，方便安全人员及时发现异常情况；在自动驾驶领域，夜间图像增强可以增强车载摄像头在夜间环境下的感知能力，提高自动驾驶系统的安全性；在医学影像领域，夜间图像增强可以提高医学图像的对比度和清晰度，辅助医生进行疾病诊断。
然而，夜间图像增强也面临着诸多挑战。
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