数字图像处理论文
发布时间：2025-04-30 19:44:09来源：
基于深度学习的图像增强技术研究
随着计算机视觉技术的发展，数字图像处理已成为研究热点之一。本文针对传统图像处理方法存在的局限性，提出了一种基于深度学习的图像增强技术。首先，通过卷积神经网络（CNN）对低质量图像进行特征提取，捕捉图像中的细节信息；其次，利用生成对抗网络（GAN）优化图像生成过程，使输出图像更加自然且符合真实场景。实验结果表明，该方法在提升图像清晰度的同时，能够有效减少噪声干扰，显著优于传统的双边滤波和小波变换等算法。此外，本研究还探讨了不同应用场景下的参数调整策略，为实际工程应用提供了理论支持和技术参考。未来工作将着眼于进一步提高模型的泛化能力，并探索更多复杂环境下的图像处理解决方案。
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