低光照图像增强是图像处理领域中的一个重要任务，它在很多方面都有着广泛的应用，例如安防监控、人脸识别等。然而，在实现低光照图像增强的过程中，我们会遇到很多难题，这些难题不仅来自于技术本身，也来自于实际应用场景中的各种限制。

低光照图像增强一直是图像处理领域的一个经典任务，也是目前人们在使用手机、视频监控、安防等场景中，常常遇到的问题之一。随着深度学习技术的发展，近年来越来越多的研究者开始尝试基于深度学习技术进行低光照图像增强的研究。这些研究不仅从理论层面推动了相关领域的发展，还得到了工业界的广泛关注和应用。

其中，UG2+Prize Challenge比赛是低光照图像增强方向上的一个非常重要的竞赛。自2018年起，该比赛连续举办三届，将低光照人脸检测作为主竞赛单元，吸引了众多参赛者。通过该比赛的开展，不仅促进了学术界对于低光照图像增强技术的研究，也为工业界提供了大量可行性方案。

例如，在2019年，某手机厂商就在其发布会上将暗光拍摄能力作为主打亮点，掀起了工业界利用深度学习技术解决低光照图像增强的又一波浪潮。这表明，低光照图像增强技术已经成为了手机拍摄等领域非常重要的一个技术方向。

然而，现有的低光照图像增强技术仍然存在许多问题。其中最主要的问题是现有技术大都聚焦于构建数据驱动的深度网络模型，这些模型通常非常复杂，导致计算效率低、推理速度慢，并且由于对于训练数据分布的依赖性导致其在未知场景下的性能缺乏保障。

因此，如何提高低光照图像增强技术的实用性，成为了当前需要解决的主要问题之一。针对这个问题，近年来出现了一些新的研究方向，例如基于生成对抗网络（GAN）的方法，以及基于物理模型的方法等。

其中，基于GAN的方法尤其受到了广泛关注。与传统的深度学习方法不同，基于GAN的方法并不需要准确地建立输入和输出之间的映射关系，而是通过对抗性的训练方式，鼓励生成器产生更加逼真的输出结果。这些方法不仅可以在保证图像质量的同时提高计算效率和推理速度，还能够通过对于损失函数的设计，实现更好的泛化性能，从而保障模型在未知场景下的表现。

总之，低光照图像增强是一项非常具有挑战性的任务，需要我们从多个角度进行思考和探索。虽然现有的技术还存在许多问题，但是通过不断地探索和创新，相信我们一定能够找到更好的解决方案，更好地满足实际应用场景中的需求，并为人们提供更加高质量的服务。

与传统的深度学习方法不同，基于GAN的方法并不需要准确地建立输入和输出之间的映射关系，而是通过对抗性的训练方式，鼓励生成器产生更加逼真的输出结果。虽然现有的技术还存在许多问题，但是通过不断地探索和创新，相信我们一定能够找到更好的解决方案，更好地满足实际应用场景中的需求，并为人们提供更加高质量的服务。其中最主要的问题是现有技术大都聚焦于构建数据驱动的深度网络模型，这些模型通常非常复杂，导致计算效率低、推理速度慢，并且由于对于训练数据分布的依赖性导致其在未知场景下的性能缺乏保障。 本文是南开大学程明明与南洋理工大学Chen ChangeLoy等人关于 深度学习 时代的 低 光 图像增强 的综述。本文从 低 光 图像增强 的数据集、网络架构、损失函数、学习机制等不同角度对其进行了系统性的总数；为评估不同方法的泛化性与鲁棒性还提出了一个大尺度 低 光 图像 数据集；与此同时，针对 低 光 图像增强 存在的挑战以及未来有研究价值的方向进行了探讨。强烈推荐给各位low-level领域的同学！ Abstract 低 光 图像增强 (Low-light image enhancemen.