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本文研究了一种基于DCGAN的图像增强方法,来解决拍摄环境条件差或设备补光能力不强等情况造成的图像效果差。设计组成生成对抗网络时,本文在生成模型中增加了解码功能的卷积神经网络,并在判别模型中增加了分类的卷积神经网络。实验结果表明本文方法效果明显,满足图像增强的要求。
基于DCGAN的图像增强方法
【摘 要】
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本文研究了一种基于DCGAN的图像增强方法,来解决拍摄环境条件差或设备补光能力不强等情况造成的图像效果差。设计组成生成对抗网络时,本文在生成模型中增加了解码功能的卷积神经网络,并在判别模型中增加了分类的卷积神经网络。实验结果表明本文方法效果明显,满足图像增强的要求。
【机 构】
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贵州大学科技学院
【出 处】
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电子技术与软件工程
【发表日期】
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2020年03期
【基金项目】
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贵州省科技合作计划项目(黔科合LH字[2017]7227号),贵州大学2017年度学术新苗培养及创新探索专项(黔科合平台人才[2017]5788号)
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