基于深度学习的图像增强

基于深度学习的图像增强是近年来比较热门的研究方向，其主要是利用深度学习模型对图像进行特征学习和重建，从而提高图像的质量和细节。

常用的深度学习模型包括卷积神经网络（CNN）、生成对抗网络（GAN）和自编码器（AE）等。

其中，CNN用于特征学习，可以提取图像中的高层次特征，如边缘、纹理和形状等。GAN用于图像生成，可以生成高质量的图像，同时保持图像真实性和细节。AE用于图像重建，可以通过学习图像的低层次特征，对图像进行重建和增强。

基于深度学习的图像增强技术已经广泛应用于图像处理、计算机视觉、医学图像分析等领域。例如，在医学图像分析中，基于深度学习的图像增强可以帮助医生快速诊断疾病，提高诊断准确性和效率。