YOLOv8融入低照度图像增强算法---传统算法篇

1. 介绍

本篇介绍将传统算法融入 YOLOv8 目标检测算法，以增强低照度图像的目标检测性能。传统算法包括直方图均衡化、锐化、去噪等，能够有效提升低照度图像的质量，为目标检测提供更清晰的输入。

2. 原理详解

2.1 直方图均衡化

直方图均衡化是一种通过调整图像直方图来增强图像对比度的算法。其原理是将图像的直方图变换为均匀分布的直方图，从而使图像的各个像素值分布更加均匀，增强图像的对比度和细节。

2.2 锐化

锐化是一种通过增强图像边缘信息来提升图像清晰度的算法。其原理是利用卷积核对图像进行差分运算，突出图像的边缘和细节。常用的锐化方法包括均值滤波、锐化滤波等。

2.3 去噪

去噪是一种通过去除图像噪声来提升图像质量的算法。常用的去噪方法包括均值滤波、中值滤波、K-means滤波等。

3. 应用场景解释

该方法可应用于各种低照度图像目标检测任务，包括：

• **夜间交通监控：**检测夜间道路上的行人、车辆等。
• **安防监控：**检测夜间室内外的可疑人员、物品等。
• **天文观测：**检测暗夜环境中的天体。

4. 算法实现

该方法的代码开源在 GitHub 上，地址为 [移除了无效网址]。该代码库提供了完整的训练、推理和部署流程。

以下是一些关键代码：