光照不均图像矫正技术旨在解决因光照不均导致的图像质量问题，通过算法如基于Retinex理论的多尺度自适应增强，平衡 图像明暗区域，提升细节清晰度，广泛应用于医学影像、安防监控等领域，有效改善图像视觉效果与后续处理
方法分类
基于图像增强的方法
| 技术类型 | 原理 | 优点 | 缺点 |
| 直方图均衡化 | 通过拉伸图像灰度分布，增强全局对比度。 | 计算简单，实时性高 | 可能放大噪声，导致细节丢失 |
| Retinex算法 | 模拟人类视觉系统，分离光照分量和反射分量，自适应调整局部亮度。 | 保留细节较好，适应性强 | 参数调节复杂，易产生伪影 |
| Gamma校正 | 通过非线性变换调整图像亮度，缓解光照不均。 | 实现简单，可控性强 | 全局调整，无法针对局部优化 |
基于物理模型的方法
| 技术类型 | 原理 | 优点 | 缺点 |
| 光照估计与补偿 | 通过建模光源分布（如多光源、渐变光照），估计光照场并反向补偿。 | 物理意义明确，针对性矫正 | 依赖先验知识，计算复杂度高 |
| 梯度域处理 | 在梯度域中修正光照不均引起的灰度偏移，保留边缘信息。 | 边缘保护效果好 | 对噪声敏感，需结合去噪处理 |
基于深度学习的方法
| 技术类型 | 原理 | 优点 | 缺点 |
| 端到端矫正网络 | 通过卷积神经网络直接学习输入图像到均匀光照图像的映射。 | 自动化程度高，效果显著 | 依赖大量标注数据，泛化能力待提升 |
| 生成对抗网络（GAN） | 利用生成器与判别器的对抗训练，生成更自然的均匀光照图像。 | 视觉效果逼真，细节丰富 | 训练不稳定，计算资源消耗大 |
| 多尺度注意力机制 | 结合注意力机制，自适应关注不同尺度的光照不均区域并进行矫正。 | 局部处理能力强，灵活性高 | 模型复杂度高，推理速度慢 |
评估指标
| 指标类型 | 说明 | 适用场景 |
| 峰值信噪比（PSNR） | 衡量矫正后图像与原始均匀光照图像的像素级误差。 | 客观量化噪声抑制效果 |
| 结构相似性（SSIM） | 评估图像结构、亮度和对比度的相似性。 | 综合评价图像质量 |
| 主观视觉评价 | 通过人工观察判断矫正后图像的自然度、细节保留和光照均匀性。 | 辅助客观指标，关注实际应用体验 |
- 复杂场景适应性：自然场景中光照不均常伴随阴影、反射等干扰，如何设计鲁棒的算法仍是难点。
- 实时性需求：嵌入式设备（如无人机、摄像头）对算法计算效率要求高，需优化模型轻量化。
- 无参考矫正：实际应用中缺乏均匀光照的参考图像，如何实现盲矫正仍需突破。
- 多模态融合：结合深度信息、光谱信息等辅助数据,可能进一步提升矫正效果。
问题与解答
问题1：Retinex算法在处理极端光照不均时可能失效，如何改进？
解答：
- 多尺度Retinex：通过分解不同尺度的光照分量，分别处理全局和局部光照差异。
- 自适应参数调整：根据图像局部统计特性动态调整算法参数，避免过度增强或欠增强。
- 结合深度学习：将Retinex作为先验模块,引入神经网络学习更复杂的光照分布模型。
问题2：基于深度学习的矫正方法是否需要大量标注数据？如何降低数据依赖？
解答：
- 数据需求：监督学习需要配对的原始图像与均匀光照图像，数据获取成本较高。
- 降低依赖的方法：
- 自监督学习：利用未标注数据设计预训练任务（如光照不变性对比学习）。
- 合成数据：通过仿真工具生成多样化的光照不均图像及其参考结果。
- 弱监督学习：采用模糊标注（如亮度评分）或跨域知识迁移（如风格迁移数据
