演講人：日期:圖像增強技術(shù)綜述CATALOGUE目錄01技術(shù)概述與價值02傳統(tǒng)增強方法03基于深度學(xué)習(xí)的增強04多場景適配增強05性能評估體系06前沿發(fā)展與挑戰(zhàn)01技術(shù)概述與價值基本概念定義圖像增強是指通過各種技術(shù)手段提高圖像質(zhì)量，使其更加清晰、生動、有層次感。圖像增強通過強調(diào)圖像中的邊緣和細節(jié)，使圖像看起來更加清晰。銳化技術(shù)通過調(diào)整圖像的亮度、對比度等參數(shù)，使圖像中的目標與背景之間的差異更加明顯。對比度增強010302通過降低圖像中的噪聲，提高圖像的整體質(zhì)量。降噪處理04核心目標分類改善圖像視覺效果提高圖像的清晰度、對比度、色彩等，使其更加逼真、生動。01提取有用信息通過圖像增強技術(shù)，提取出圖像中的關(guān)鍵信息，如目標檢測、圖像分割等。02滿足特定需求根據(jù)實際需求，對圖像進行特定的增強處理，如醫(yī)學(xué)圖像處理、遙感圖像處理等。03圖像增強技術(shù)在醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域具有廣泛應(yīng)用，如提高病變部位的清晰度、輔助醫(yī)生診斷等。在監(jiān)控視頻中，通過圖像增強技術(shù)可以提高視頻的清晰度和辨識度，有助于犯罪偵查和事故調(diào)查。在遙感圖像處理中，圖像增強技術(shù)可以提高圖像的分辨率和清晰度，有助于地物識別和地圖更新。在影視制作、廣告拍攝等領(lǐng)域，通過圖像增強技術(shù)可以提高畫面的視覺效果，吸引觀眾的注意力。實際應(yīng)用價值醫(yī)學(xué)影像領(lǐng)域公共安全領(lǐng)域遙感探測領(lǐng)域娛樂與廣告領(lǐng)域02傳統(tǒng)增強方法直方圖均衡化原理通過調(diào)整圖像的灰度值分布，使其呈現(xiàn)均勻分布，增強圖像的對比度。優(yōu)點簡單易行，能夠改善圖像的全局對比度。應(yīng)用場景適用于背景和前景灰度值分布較為集中的圖像。缺點對圖像細節(jié)增強不夠，可能產(chǎn)生噪聲?？臻g域濾波技術(shù)線性濾波自適應(yīng)濾波非線性濾波邊緣增強濾波對圖像進行線性運算，如均值濾波、高斯濾波等，可以去除圖像中的噪聲，但會模糊圖像細節(jié)。包括中值濾波、最大值最小值濾波等，對于去除圖像中的椒鹽噪聲效果較好，但也會模糊圖像細節(jié)。根據(jù)圖像局部灰度值的變化自動調(diào)整濾波器參數(shù)，以達到更好的去噪效果，但計算復(fù)雜度高。通過增強圖像中的邊緣信息，使得圖像更加清晰，但容易增強噪聲。頻域變換修正傅里葉變換小波變換離散余弦變換離散小波變換將圖像從空間域轉(zhuǎn)換到頻域，通過頻域濾波再進行傅里葉逆變換，可以實現(xiàn)圖像的增強和去噪。將圖像分解為不同尺度的小波系數(shù)，通過閾值處理或增強處理，再重構(gòu)圖像，可以實現(xiàn)多尺度的圖像增強和去噪。將圖像轉(zhuǎn)換為頻域系數(shù)，通過改變系數(shù)的大小來實現(xiàn)圖像的增強和壓縮，常用于圖像壓縮領(lǐng)域。結(jié)合了小波變換和離散余弦變換的優(yōu)點，具有更好的時頻局部化特性和多分辨率分析能力，適用于復(fù)雜的圖像增強任務(wù)。03基于深度學(xué)習(xí)的增強卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）提取圖像特征，包括卷積層、池化層、全連接層等結(jié)構(gòu)的設(shè)計。網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計通過調(diào)整損失函數(shù)，使得卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像增強任務(wù)中能夠更好地保留細節(jié)和紋理信息。針對計算資源受限的場景，設(shè)計輕量化的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，實現(xiàn)高效的圖像增強。損失函數(shù)優(yōu)化通過引入殘差塊，解決深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的梯度消失問題，提高圖像增強的性能。殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）應(yīng)用01020403輕量化模型設(shè)計生成對抗網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）原理利用生成器和判別器兩個網(wǎng)絡(luò)進行對抗訓(xùn)練，從而提高生成圖像的質(zhì)量。圖像增強GAN（IEGAN）模型將GAN應(yīng)用于圖像增強任務(wù)，通過生成器生成高質(zhì)量的增強圖像。損失函數(shù)改進通過引入感知損失、對抗損失等，提高生成圖像的清晰度和真實性。多階段生成策略將圖像增強任務(wù)分解為多個階段，逐步生成高質(zhì)量的增強圖像。端到端優(yōu)化策略端到端學(xué)習(xí)自適應(yīng)學(xué)習(xí)率調(diào)整深度學(xué)習(xí)算法優(yōu)化數(shù)據(jù)增強與正則化直接從原始圖像到增強圖像的映射，避免中間過程的誤差累積。針對圖像增強任務(wù)，優(yōu)化深度學(xué)習(xí)算法的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、損失函數(shù)等，提高增強效果。根據(jù)訓(xùn)練過程中損失函數(shù)的變化，自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率，提高訓(xùn)練速度和穩(wěn)定性。通過數(shù)據(jù)增強技術(shù)增加訓(xùn)練樣本的多樣性，同時采用正則化技術(shù)防止過擬合，提高模型的泛化能力。04多場景適配增強低光照圖像恢復(fù)通過調(diào)整圖像亮度和對比度，使圖像中的暗部細節(jié)得以呈現(xiàn)，便于觀察和分析。亮度增強色彩還原細節(jié)保留針對低光照環(huán)境下圖像噪聲較多的特點，采用降噪算法去除圖像中的噪點，提高圖像清晰度。在低光照環(huán)境下，圖像色彩容易失真，需要通過色彩還原技術(shù)恢復(fù)圖像原本的色彩。在增強圖像亮度和對比度的同時，要注意保留圖像中的細節(jié)信息，避免過度增強導(dǎo)致細節(jié)丟失。降噪處理高動態(tài)范圍重建曝光合成色調(diào)映射對比度優(yōu)化色彩管理通過多張不同曝光度的圖像進行合成，重建出高動態(tài)范圍的圖像，使圖像中的亮部和暗部細節(jié)都能得到呈現(xiàn)。將高動態(tài)范圍圖像的色調(diào)映射到適合顯示設(shè)備的動態(tài)范圍內(nèi)，使圖像在保持細節(jié)的同時，更加自然和舒適。通過對比度調(diào)整，使圖像中的亮部和暗部更加分明，提高圖像的層次感。在高動態(tài)范圍圖像重建過程中，要注意色彩的管理和調(diào)整，避免色彩失真和過飽和現(xiàn)象。醫(yī)學(xué)影像清晰化降噪處理醫(yī)學(xué)影像往往存在噪點，需要通過降噪算法去除噪點，提高圖像的清晰度。偽影去除在醫(yī)學(xué)影像中，常存在一些由于設(shè)備或技術(shù)原因產(chǎn)生的偽影，需要通過圖像處理技術(shù)進行去除，提高圖像的準確性。邊緣增強通過邊緣檢測技術(shù)，對圖像中的邊緣進行增強，使病變部位更加清晰。對比度調(diào)整通過對比度調(diào)整，使病變部位與周圍組織更加分明，便于醫(yī)生觀察和診斷。05性能評估體系視覺效果圖像清晰度、對比度、色彩還原度等視覺感受的優(yōu)劣程度。01細節(jié)保留圖像細節(jié)信息的保留程度，如紋理、邊緣等。02噪聲抑制圖像中噪聲的抑制程度，以及噪聲對圖像質(zhì)量的影響程度。03偽影去除圖像中偽影的去除程度，以及偽影對圖像真實性的影響程度。04主觀質(zhì)量評價指標客觀量化分析方法衡量圖像重建質(zhì)量的客觀指標，值越高表示重建圖像與原始圖像越接近。峰值信噪比（PSNR）從亮度、對比度、結(jié)構(gòu)三個方面衡量圖像相似度的指標，值越接近1表示兩幅圖像越相似。結(jié)構(gòu)相似性（SSIM）評價圖像邊緣保持效果的指標，值越高表示邊緣保持效果越好。邊緣保持指數(shù)（EPI）衡量圖像中噪聲水平的指標，通常采用均方誤差（MSE）等方法計算。噪聲水平（NoiseLevel）算法效率比對標準時間復(fù)雜度空間復(fù)雜度運算復(fù)雜度實時性算法處理圖像所需的時間，通常以算法執(zhí)行時間或計算復(fù)雜度來衡量。算法處理圖像所需的存儲空間，通常以算法所占用的內(nèi)存或存儲空間來衡量。算法執(zhí)行過程中所需的運算量，包括加法、乘法等基本運算的次數(shù)。算法處理圖像的速度是否能夠滿足實際應(yīng)用需求，通常以幀率（FPS）等指標來衡量。06前沿發(fā)展與挑戰(zhàn)復(fù)雜噪聲魯棒性噪聲與信號難以分離在強噪聲環(huán)境下，噪聲與有用信號難以有效分離，需要更先進的算法。噪聲分布不均勻?qū)嶋H圖像中的噪聲往往分布不均勻，給圖像增強帶來挑戰(zhàn)。噪聲類型多樣圖像增強技術(shù)需要處理包括高斯噪聲、泊松噪聲、乘性噪聲等多種類型的噪聲?？缒B(tài)增強技術(shù)圖像與雷達數(shù)據(jù)融合將圖像數(shù)據(jù)與雷達數(shù)據(jù)融合，提高目標的檢測與識別能力。03利用多光譜圖像中的信息，提高圖像的空間分辨率和光譜分辨率。02多光譜圖像增強可見光與紅外圖像融合將可見光圖