在數(shù)字圖像處理領(lǐng)域，圖像增強和修復是兩個重要的研究方向。圖像增強旨在改善圖像的視覺效果，使之更適合于特定的應用或觀看條件。圖像修復則關(guān)注于從損壞或退化的圖像中恢復丟失或損壞的部分。隨著深度學習技術(shù)的發(fā)展，基于深度學習的圖像增強與修復方法已成為這一領(lǐng)域的研究熱點。 深度學習，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別和處理方面展現(xiàn)出了卓越的性能。這些技術(shù)能夠從大量的圖像數(shù)據(jù)中自動學習復雜的特征表示，有效地處理各種圖像退化問題，如模糊、噪聲、壓縮損失等。在圖像修復方面，深度學習方法能夠處理更復雜的損壞情況，如裂縫、遮擋和丟失的內(nèi)容，提供比傳統(tǒng)方法更為精確和自然的修復效果。 本研究旨在探索基于深度學習的圖像增強與修復方法，通過改進網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和學習策略，提高圖像處理的效果和效率。我們希望通過這項研究，為圖像處理領(lǐng)域提供更為高效和實用的解決方案，同時也為深度學習在圖像處理方面的應用提供新的研究思路和技術(shù)支持。本次科研將結(jié)合當前技術(shù)前沿以及學生的相關(guān)經(jīng)歷和需求，展開1v1科研指導服務(wù)。此外，學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。