【摘 要】
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自然图像增强是计算机视觉领域中的一个研究热点.针对以往图像增强方法计算过程复杂和参数需手工设置等缺陷,提出一种基于条件生成对抗模型的图像增强(enhancement with cond
【机 构】
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湖北经济学院信息管理与统计学院,湖北经济学院信息与通信工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572012);教育部人文社科项目(18YJCZH050);湖北省自然科学基金(D20182202);教育厅科研计划(2018CFB721)
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自然图像增强是计算机视觉领域中的一个研究热点.针对以往图像增强方法计算过程复杂和参数需手工设置等缺陷,提出一种基于条件生成对抗模型的图像增强(enhancement with conditional generative adversarial networks,E-CGAN)方法.分别构建生成式神经网络和判别式神经网络,其中,生成模型直接对图像进行处理生成最终增强的图片结果,判别模型在训练阶段对生成模型构建对抗型损失函数,优化生成模型的参数.在生成模型的结构中,加入L1距离误差函数作为生成模型的约束,并
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