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低光照环境下的图像增强算法优化：基于Retinex理论与深度学习的噪声抑制

王加新 唐静娅 徐轩 黎凯 曾珍

吉安职业技术学院，江西吉安，343000；

摘要：在低光照环境下，图像易出现噪声干扰、细节模糊等问题，严重影响后续视觉任务的准确性。针对这一挑战，本文提出一种基于 Retinex 理论与深度学习的图像增强算法优化方案，重点实现噪声抑制与细节增强的协同优化。

       该方案首先基于 Retinex 理论将低光照图像分解为反射分量（含细节信息）和光照分量（含亮度信息），通过分离噪声源简化处理流程。针对传统 Retinex 算法对复杂噪声抑制能力不足的问题，引入深度学习模块：设计双分支卷积神经网络，一支专注于光照分量的自适应校正以提升亮度均匀性，另一支通过注意力机制强化反射分量的噪声过滤，同时保留边缘、纹理等关键细节。网络训练采用混合损失函数（结合 L1 损失与结构相似性损失），平衡像素级误差与视觉感知质量。

       实验结果表明，该算法在多种低光照场景（如夜间、室内弱光）下，相比传统 Retinex 方法及单一深度学习模型，在峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指数（SSIM）等客观指标上均有显著提升，主观视觉效果更清晰自然，噪声抑制与细节保留的平衡能力更优，为低光照图像处理提供了高效解决方案。

关键词：低光照图像增强；Retinex 理论；深度学习；噪声抑制；双分支神经网络；图像分解

参考文献

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[2]杨晋.海洋浮游生物原位低光照图像增强方法研究[D].烟台大学,2025.DOI:10.27437/d.cnki.gytdu.2025.000347.

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