该文综述基于3D查找表（LUT）的实时图像增强研究进展，涵盖可学习空间感知3D LUT融合全局与局部信息（4ms处理4K图像）、多基础3D LUT自适应融合（2ms内处理4K）、SepLUT将颜色变换分解为1D与3D LUT、AdaInt自适应学习非均匀采样间隔、NILUT实现连续风格转换且更省内存，以及FastLLVE低光视频增强、全局与局部算子结合保护边缘细节、MSATr无监督改善低光图像、ALANET生成高帧率锐利视频等方法。