AI 图像增强模型在低光环境表现差的训练数据构造方法 各位同学，大家好。今天我们来探讨一个在图像处理领域十分常见，但又充满挑战的问题：AI 图像增强模型在低光环境表现差，以及如何构造训练数据来改善这一现状。 一、问题背景：低光图像增强的挑战 在现实世界中，我们经常会遇到在光线不足的环境下拍摄的照片或视频。这些低光图像往往存在以下问题： 亮度不足： 图像整体偏暗，细节难以辨认。 对比度低： 不同物体之间的区分度下降，图像模糊。 噪声严重： 由于传感器增益提高，图像中出现大量的噪点。 色彩失真： 在低光条件下，色彩信息容易丢失，图像色彩不自然。 传统的图像增强算法，例如直方图均衡化、伽马校正等，虽然可以在一定程度上改善图像的亮度和对比度，但往往会放大噪声，导致图像质量下降。深度学习技术为低光图像增强带来了新的希望，但其效果很大程度上依赖于训练数据的质量。如果训练数据中缺乏低光图像，或者低光图像的质量不高，那么训练出来的模型在处理真实低光图像时，效果往往不尽如人意。 二、分析：模型表现差的原因 AI 图像增强模型在低光环境下表现差，主要原因可以归结为以下几点： 训练数据不足： 训练数据中低光 …