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摘要

航拍图像在日常生活中的各个领域，如城市规划、农业等均有广泛应用。然

而，在低照度条件下拍摄的航拍图像通常会呈现不佳的视觉效果，此外，低照度

航拍图像的质量问题还对后续的目标检测的准确率提升造成了一定障碍。为解决

低照度航拍图像亮度低、主体小而密集导致细节特征缺失、噪点多、色彩失真等

问题，本文聚焦于航拍低照度图像的增强，旨在通过深度学习方法提升低照度航

拍图像质量，并提高模型的泛化能力。

针对低照度环境下航拍图像存在亮度低、照度不均、增强过程中出现伪影以

及数据集不成对等问题，提出了