在图像处理领域中，光照是影响图像质量的关键因素之一。但在实际应用中，由于各种各样的原因，如光源条件、环境因素等，拍摄得到的图像中往往存在光照不均的问题。非均匀光照图像增强是针对这一问题的解决方案之一，本文将从多个角度对其进行分析。
首先，非均匀光照图像增强的方法可以分为两大类，即局部处理与全局处理。局部处理方法是对不同区域进行分析和处理，以保留图像的细节信息。常用的局部处理方法包括Retinex算法、局部直方图均衡化、多尺度Retinex等。全局处理方法则是对整张图像进行处理，以满足整体视觉效果的需求，常用的方法包括基于灰度的伽马校正、全局直方图均衡化等。
其次，非均匀光照图像增强的应用范围非常广泛。在智能安防领域，该技术可用于增强视频监控图像的质量，提高警方侦破案件的效率；在医疗影像领域，它可以用于提高CT、MRI等医学图像的清晰度，帮助医生更准确地诊断病情；在无人驾驶领域，非均匀光照图像增强技术可以帮助自动驾驶的车辆更好地规避交通障碍。
最后，非均匀光照图像增强技术的未来发展方向有两个方面：一是更加个性化的处理效果，根据用户不同需求定制不同的图像增强效果；二是实时性的提高，进一步完善并优化算法，实现更快的图像处理速度。
关键词：非均匀光照、图像增强、局部处理、全局处理、应用范围、发展方向
