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关键词：图像处理；图像增强；神经网络摘 要：当今社会，图像扮演着非常重要的角色。然而，被利用的图像常常伴有对比度较低、清晰度较差、噪点明显等问题，这需要对图像进行增强处理，来使得图像观感更好、细节更突出、污染更小，以便于后续人类的判读和机器的处理。通过对前人文献的阅读，本文总结出目前图像增强领域常用的思路方法，罗列出他们的增强效果、运用范围。这些方法的优势与局限性也得到充分的展现。本文为后续研究提供了方向，在前人的基础上加以改进，创新的同时也避免不足，力求获得更好的增强效果。深度学习技术的流行，使得图像处理更加便利。将深度学习技术运用于图像增强之中，获得更为精确有效的增强效果。
1.引言
数字图像处理技术诞生于二十世纪五十年代，那时的计算机技术已经有所发展，人们利用计算机对图像进行运算处理。图像处理的主要任务是将输入的低质量图片转化为高质量图片输出。常用的图像处理方法包括图像增强、复原、压缩、编码等等。
随着数码设备的普及，人们可以通过各种电子产品轻松地获取数字图像。而数字图像在生成和传输过程当中，常常会收到一些来自内部或外部的干扰，导致图像质量、清晰度的下降。例如，拍照时的抖动导致画面模糊；图像传输时的压缩算法导致图像细节丢失，等等。一些老旧的文物、图画，在电子化后往往会出现图像质量差、边缘不清晰的问题。这些问题的解决，就需要图像增强来实现。
图像增强的目的是为了提高图像显示的效果，例如降低噪声、提高图像的清晰度等等。图像增强主要用于突出图像中人们感兴趣的部分，例如强化图像的高频分量，能够让图像中物体轮廓更清晰，使细节更清楚地显示。这一方法丰富了信息量，更加有利于后续图像的判读和图像识别。
图像增强在人们的生产生活中有着很广泛且重要的运用。下面列举几个图像增强在一些领域里面的具体运用。
（1）航空航天领域
上世纪60年代起，自从美国人发明了计算机后，图像增强便可由计算机来完成。1964年美国喷气推进实验实采用IBM公司型号为7094的计算机，对航空探测器“徘徊者7号”传回的月球照片采取灰度变换、降噪等图像增强方法，并获得了成功。随后，他们将改进后的图像增强算法又运用于“徘徊者8号”“水手号”发回的图片，使得图像增强技术进入了航空航天领域。
此外，随着图像增强技术的发展，硬件设备的发展被推动。图像采集工具拥有更好的性能，大大提高了图像的清晰度和准确度。
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