在數字圖像處理領域，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域的研究熱點。 深度學習，尤其是卷積神經網絡（CNN）在圖像識別和處理方面展現(xiàn)出了卓越的性能。這些技術能夠從大量的圖像數據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，通過改進網絡結構和學習策略，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支持。本次科研將結合當前技術前沿以及學生的相關經歷和需求，展開1v1科研指導服務。此外，學生也可以定制其他專業(yè)的科研課題。