嵌入弱光或噪声视频面临的挑战主要与数据质量、计算复杂性和系统集成有关。 弱光素材缺乏足够的照明，使得提取细节变得困难，而噪声（如颗粒或压缩伪影）会引入不必要的失真。 这些问题会影响视频数据的处理、存储或在监控或计算机视觉等应用程序中的使用方式，需要专门的技术来平衡质量和性能。
一个主要的挑战是在不过度处理的情况下保持可用的数据质量。 例如，增强弱光视频通常涉及放大像素值或应用滤镜来照亮黑暗区域。 然而，这会放大噪声或产生伪影，例如条带（不自然的颜色过渡）或物体周围的光晕。 同样，如果去噪算法误认为细微的面部特征为噪声，则可能会无意中删除细微的细节，例如监控录像中的面部特征。 诸如直方图均衡化或基于深度学习的去噪（例如，使用自动编码器）之类的技术需要仔细调整，以避免进一步降低视频质量。 开发人员还必须使用定制方法处理各种噪声类型，例如来自传感器的 Gaussian 噪声或来自抖动相机的运动模糊，从而增加实施的复杂性。
另一个挑战是计算效率。 实时处理弱光或噪声视频需要大量资源。 例如，以每秒 30 帧的速度运行卷积神经网络 (CNN) 来对 4K 视频进行去噪可能会超出边缘设备（例如 GPU 有限的无人机或安全摄像头）的能力。 即使是更简单的操作，例如时间平均（平均帧以减少噪声），也会引入延迟，这在需要即时反馈的应用程序（例如自动驾驶汽车）中是不可接受的。 开发人员通常面临权衡：使用牺牲准确性的轻量级模型或优化代码以在 GPU 上进行并行处理。 在多步骤处理管道（例如，组合降噪和对比度增强）期间存储中间结果时，也会出现内存限制。
最后，与现有系统集成增加了复杂性。 例如，如果增强改变了关键面部地标，则将处理后的视频嵌入到面部识别管道中可能会失败。 在工作流程的不同阶段使用的视频格式（例如，H.264 与 RAW）或颜色空间（例如，YUV 与 RGB）之间可能会出现兼容性问题。 此外，由于弱光和噪声条件差异很大，因此测试变得更加困难——在室内昏暗视频上训练的模型可能会在室外夜间场景中失败。 开发人员必须验证跨不同环境的性能并确保一致的输出质量，这通常涉及创建合成数据集或自定义校准工具。 这些步骤会增加开发时间，并且需要特定领域的专业知识才能有效地实施。