基于深度学习的图像去雾文献综述前言

图像去雾是计算机视觉领域中的一个重要研究方向，它的目标是从含有雾霾的图像中恢复出清晰的图像。图像去雾技术在很多实际应用中都有着广泛的应用，例如智能交通、无人机视觉、计算机视觉等。近年来，随着深度学习技术的飞速发展，深度学习在图像去雾领域也得到了广泛的应用。

本文将综述近年来基于深度学习的图像去雾方面的研究进展，主要包括以下几个方面：首先，介绍图像去雾的背景和意义；其次，综述图像去雾的传统方法以及存在的问题；然后，重点介绍基于深度学习的图像去雾方法的研究进展；最后，总结目前基于深度学习的图像去雾方法的优缺点，并探讨未来可能的研究方向。

相关问题

基于深度学习的农作物病虫害识别系统的前言

随着人口的增长和食品需求的增加，农业生产的重要性越来越受到关注。然而，农作物病虫害的严重威胁导致了大量的农作物减产和损失，这对农业生产和粮食安全构成了巨大的挑战。因此，农作物病虫害识别技术的研究和应用具有非常重要的意义。

传统的农作物病虫害识别方法通常需要经验丰富的农业专家进行现场观察和判断，这种方法存在主观性强、效率低下等问题。近年来，随着计算机视觉和深度学习技术的发展和成熟，基于图像识别的农作物病虫害识别系统逐渐受到关注并得到了广泛的应用。

本文将介绍一种基于深度学习的农作物病虫害识别系统。该系统利用深度卷积神经网络（CNN）对输入的农作物病虫害图像进行特征提取和分类，并输出相应的诊断结果。该系统具有识别准确率高、实时性强、操作简单等优点，可以有效地帮助农业生产者和管理者进行农作物病虫害的快速诊断和治疗。