基本信息

---

下载

文档摘要

---

摘要

暗光图像增强是计算机视觉领域的重要研究课题之一，主要通过传统或深度

学习方法，提高暗光图像质量，修复缺失的图像信息，在目标识别、目标检测和

语义分割等多个领域均有应用。经过多年的发展，暗光图像增强领域涌现出了多

种解决方案，例如有监督、半监督、无监督和零次学习方案等。多数暗光图像增

强算法都能在训练数据丰富的情况下，较好的处理一般暗光图像，但是在缺乏训

练数据的情况下大多表现不佳，并且无法很好地处理不同曝光水平的图像。本文

采用零次学习技术解决上述问题，主要研究内容如下：