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借助对环境中微弱的可见光（如星光、月光等）的高灵敏度的CMOS传感器的收集，再通过先进的AI算法的实时的对其进行的降噪、补色、增强等一系列的处理，最终就可将其输出接近白天的效果的全彩的真实的图像，而不是像传统的夜视仪那样把画面都变成一片绿色或黑白的效果。
与传统的夜视仪相比，其最大的区别就体现在了技术的路线上。但传统的微光夜视仪却存在着一系列的致盲的隐患，它的工作原理就是先把外界的光通过光电转换成的电子信号通过倍增的方式把这个信号的强度大大地提高后再轰击荧光屏从而把光的信号转化成我们能看的图像，但是其本质上就只能显示单色的黑白的画面，而且对强光的辐射也非常容易对人体造成一定的“致盲”危害，而全彩的微光夜视仪则完全绕开了传统的像增强管这一“致盲”的传统之路走的是“高感光的CMOS+AI的ISP算法”这一全新的路线，其核心的难点和优势都在于它的算法上——如何在极低的照度下把噪点都给压住同时把外界的光的颜色都给还原出来。
工作流程拆解
以微弱的光线为引,高灵敏度的传感器就能在暗无天日的环境中捕捉到如星光、月光般的微弱的光线,甚至连远处的路灯的余光也能一一的感知到它的存在.。但在完全的黑暗中如山洞的深处这样的密闭的空间中，即使是全彩的微光也难以发挥出应有的作用，才更需要借助热成像或主动的红外补光的作用才能看清所处的环境。
通过对AI的深度增强，我们的工作才真正从“臭味相投”走向了“知心相印”。凭借对每一帧的实时精细的降噪、对色彩的还原和动态的范围的扩展等一系列的高级的算法的处理，使其能够“预测”出接近真实的色彩，最终输出出一幅清晰的全彩的画面。
但凡遇上对面车灯、路灯等强光的照射下夜视仪都能在毫秒的时间内对其做出相应的抑制处理，避免了传统的夜视仪在遇到强光源时的那一画面突然的全白，接着好几秒才慢慢的恢复的尴尬的现象.。
和传统夜视技术对比
而传统的增强管如“绿屏”就以其被动的成像、强的隐蔽性等优点为人们所青睐，但却只能输出一副单一的绿色或黑白的画面，对于那些具有丰富的色彩的动态画面却大大地失去了对观众的感染力，同时由于其工作的特殊性也容易在强光下对其所带的管子造成一定的损伤，更为可怕的是其所依赖的核心部件又多为进口，造成了较高的成本。
但不论多么先进的红外热成像技术都不能完全替代传统的可见光成像，它只能在完全无光的环境下工作，但其所能呈现的仅仅是被测体的温度的轮廓图像，对其内部的细节和颜色的表达均不能做出准确的描述，而且其成本也相对较高。
但作为一款普通的数码红外夜视的设备，其主要的靠主动的红外灯的补光，画面也就只能是黑白或是绿色的了，而这也就使得红外的光容易被外界的光线所暴露自己的所在位置，从而大大降低了其在作战中的隐蔽性，另外也使得其所拍的夜视图的画质都相对比较粗糙。
其所具的被动采集环境光的特性不发光、隐蔽性好又能输出接近真实的色彩的全彩画面，对衣着的颜色、车牌的号等都能清晰的看到，而且其功耗和重量也都更低。
