本書(shū)主要研究了低照度圖像增強(qiáng)技術(shù)這一熱點(diǎn)和具有挑戰(zhàn)性的課題，圍繞如何解決低照度圖像增強(qiáng)存在的問(wèn)題、如何提升效果和性能展開(kāi)，從群體智能優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)兩個(gè)技術(shù)維度對(duì)低照度圖像增強(qiáng)技術(shù)進(jìn)行了深入的探索。創(chuàng)新提出和詳細(xì)闡述了低照度灰度圖像的全局自適應(yīng)對(duì)比度增強(qiáng)、低照度彩色圖像的自適應(yīng)增強(qiáng)等四種基于群體智能優(yōu)化的增強(qiáng)方法，以及基于高效自適應(yīng)特征聚合網(wǎng)絡(luò)的低照度圖像增強(qiáng)、面向低照度圖像增強(qiáng)的基于邊緣檢測(cè)的多尺度特征增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)等四種基于深度學(xué)習(xí)的增強(qiáng)方法。