有时侯图像局部过暗看不清楚，或者因为图像整体亮度不均匀度过大而导致场景突变时视频晃眼，这个时候就需要进行暗部增强（也即亮度均衡）处理。虽然今年来提出了基于去雾的暗部增强算法，基于虚拟多曝光融合的暗部增强算法等一系列增强算法，但是这些算法往往因为计算量过大或者需要全图信息而无法做到实时处理或者占用资源过高（基于去雾的算法还存在缺乏原理支撑的问题），因此实践中最实用也最常用的还是点对点的处理。其基本思路就是对各通道各做一个S型曲线变换，即给低灰度级更高的增益而给高灰度级更低的增益。如fig1、fig2所示。
但是直接以当前点的灰度值调制增益曲线会出现亮区/暗区内部由于较低灰度值获得更高增益而产生区域内对比度下降的问题，因此需要对原始算法进行一定调整。很简单的一个思路就是用局部亮度去调制增益，这样，在小区域内部，由于局部平均亮度（可以加权，但不建议，算术平均值原则上效果最优，且可以使用积分图加速处理）变化缓慢，可以基本视为恒定，则各像素点增益基本一致，不会产生对比度下降的结果。下面是该算法与虚拟多曝光融合算法处理的结果对比（原理非常简单，各位可以自己动手实现，因为不清楚透露这么简单的东西是否也会被视为泄密，这里就不贴出代码了）。
