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1. 研究目的与意义及国内外研究现状

图像增强是一种富于技术性的操作，它使用各种方法改变图像，从而提升图像的美感，专业人员可以利用目前的交互式的半自动软件提供的基本工具,进行直方图均衡，锐化，颜色，对比度，白平衡等各方面的调整。然而，调整的过程复杂，繁琐且需要较高的专业技能及审美能力。

随着移动网络以及智能载体的普及，人们可以方便的使用各类移动设备如手机等进行图像的浏览及拍摄，使用移动载体拍摄的图片，也广泛应用于社交平台分享，聊天工具中等等。但是，基于移动便携性的考虑，现在的移动设备具有局限性：1、拍摄的照片具有噪声，分辨率和动态范围有限，色彩不够饱满；2、人眼对入射光的感知往往表现为复杂的非线性映射，而相机传感器对于入射光的响应呈现为线性；这些因素造成了用户拍摄的照片与他们的期望以及实际视觉体验严重不符的状况。

从上面的论述中可以得出，移动设备每天产生的图像数量不断增加，其不高的质量却难以达到人们的要求，同时绝大多数人缺少足够的专业技能与审美素养来使用传统的图像增强方式对图像进行逐一调整，迫切需要一种较少手动的或全自动的方式来帮助完成图像增强。

2. 研究的基本内容

(1)、探讨图像增强的原理；

(2)、探讨生成式对抗网络的原理；

(3)、对生成式对抗网络的生成器与判别器进行调整，使之适合于图像增强问题；

3. 实施方案、进度安排及预期效果

实施方案：

基于tensorflow与工作站搭建实验平台，使用tensorflow编写代码实现图像增强模型，进行实验比较，撰写论文；

进度安排：

4. 参考文献

[1] yubin deng, chen changeloy, xiaoou tang.aesthetic-driven image enhancement by adversariallearning.2018 ieee conference on computer vision and patternrecognition (cvpr)2018

[2] yu-shengchen ; yu-ching wang ; man-hsin kao ; yung-yuchuang.deep photo enhancer: unpaired learning for image enhancement fromphotographs with gans.2018 ieee conference on computer visionand pattern recognition (cvpr)2018

[3]subhabratabhattacharyarahul sukthankarmubarak shah.a framework for photo-qualityassessment and enhancement based on visual aesthetics.acmmultimedia2010