图像增强的研究背景及国内外研究现状

图像增强是指通过一系列的算法和技术，改善图像的视觉质量和清晰度，以便更好地展示和分析图像。图像增强是数字图像处理领域中的一个重要研究方向，对于改善图像的视觉效果、提高图像的分析和识别能力以及推动计算机视觉、图像处理等领域的发展都起着至关重要的作用。

国内外研究现状如下：

国外方面，近年来，图像增强领域涌现出了许多优秀的研究成果，其中以深度学习方法为主要代表。例如，Google提出的Deep Image Prior方法可以通过学习一组图像的内部数据分布，来进行图像去噪、去模糊等任务。此外，还有基于GAN的图像增强方法，如SRGAN、ESRGAN等，通过生成器和判别器的对抗学习，可以实现高质量的图像增强。

国内方面，图像增强也是一个热门的研究领域，目前已有许多学者和研究团队在该领域开展了深入的研究。例如，华南理工大学的谢飞教授团队提出了一种基于深度学习的图像增强算法，可以有效地去除图像中的噪声和模糊，提高图像的清晰度和视觉效果。此外，还有中科院自动化所、清华大学、浙江大学等多个研究团队也在该领域进行了相关的研究工作。

总体而言，图像增强是一个非常重要的研究领域，未来还将有更多的研究成果涌现出来，为计算机视觉、图像处理等领域的发展带来新的机遇和挑战。