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基于学习的图像增强

1.概述

基于学习的图像增强技术是近年来图像处理领域的一个重要研究方向。传统图像增强方法通常依赖于固定的数学模型和参数，而基于学习的方法则通过大量的训练数据和深度学习模型，能够自动学习到更复杂的图像特征和增强策略。这些方法不仅在提升图像质量方面表现出色，还能在特定应用场景中实现更高效的图像处理。

2.基于深度学习的图像增强

2.1卷积神经网络（CNN）在图像增强中的应用

卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理具有网格结构数据的神经网络，如图像。CNN通过卷积层、池化层和全连接层等结构，能够有效地提取图像的局部和全局特征。在图像