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摘要
图像增强技术是指一些改善图像质量,提高图像可视性和可识别性的技术。图
像增强技术在航空、摄影、电子商务等诸多领域得到了广泛应用。其中,基于深度
学习的图像增强方法是近年来的研究热点,该类方法利用神经网络模型学习从低质
量图像到高质量图像的映射关系,能够完成多种复杂的图像增强任务,如图像去雾、
图像去雨与低光增强等任务。但是基于深度学习的图像增强算法存在诸多缺点,例
如对合成数据集过度依赖,对真实场景的泛化性与域迁移性差等一系列问题。
本文针对基于深度学习的图像增强算法遇到的以上问题展开了
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