1. 题目来源
#题目来源低照度图像增强与去噪技术在当今社会具有重要的现实意义和广阔的应用前景。
在光照不足的条件下，例如夜晚、阴雨天、室内等场景，拍摄的图像往往存在亮度低、对比度差、噪声大等问题，严重影响了图像的视觉质量和后续的图像分析处理。
低照度图像增强与去噪技术能够有效地改善图像质量，提高图像的可视度和清晰度，对于推动计算机视觉在安防监控、自动驾驶、医疗诊断、遥感探测等领域的应用具有重要的价值。
2. 应完成的主要内容
#应完成的主要内容本论文旨在研究低照度图像增强与去噪的相关算法和技术，并开发一套有效的低照度图像增强与去噪系统。
主要内容包括：1.调研低照度图像增强与去噪技术的发展现状和研究热点。
重点关注传统方法和基于深度学习的方法，分析各种方法的优缺点和适用场景。
3. 基本要求及完成的成果形式
#基本要求及完成的成果形式##基本要求1.文献阅读:阅读不少于30篇相关领域的文献，其中英文文献不少于15篇，并撰写文献综述。
2.算法设计与实现:至少实现2种传统方法和2种基于深度学习的低照度图像增强与去噪算法，并进行代码实现和实验验证。
3.实验分析:设计合理的实验方案，对不同算法进行性能评估和对比分析，得出客观结论。
4. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
5. 参考文献（20个中文5个英文）
[1] 郭璠，郭雷，卢汉清，等. 基于亮度与结构先验约束的低照度图像增强[J]. 光学精密工程，2021，29（9）：2184-2194.
[2] 陈钱，王伟，胡浩基，等. 基于Retinex和生成对抗网络的低照度图像增强[J]. 光电子·激光，2020，31（11）：1280-1288.
[3] 王勇，蔡晓霞，陈广. 基于改进Retinex理论的低照度图像增强算法[J]. 光学学报，2017，37（1）：109001.
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