【CN110189303A】一种基于深度学习和图像增强的NBI图像处理方法及其应用【专利】

基于深度学习的超图像分辨率增强技术研究近年来，人工智能技术的发展已经深刻地影响了我们的日常生活，其中最近受到广泛关注的就是深度学习技术。

深度学习技术被应用于许多领域，其中一项非常重要的应用是图像处理。

在许多应用场景下，我们需要提高图像分辨率，这是图像处理领域中的一个热门话题。

因此，基于深度学习的超图像分辨率增强技术成为了当前研究的重点。

首先，让我们了解一下“超分辨率”是什么。

在图像处理中，如果我们想要增加图像的分辨率，我们有两种选择。

一种方法是通过修改原始图像的像素来增加分辨率，这被称为插值算法。

然而，这种方法的缺点是会造成图像模糊和失真，无法提供更多的信息。

另一种方法是通过增加原始图像中的信息来实现高分辨率图像的生成。

这种方法就被称为超分辨率技术。

在大多数情况下，我们只有低分辨率图像。

然而，在有些情况下，我们需要高分辨率图像。

例如，在犯罪调查中，需要从监控视频中提取高分辨率图像以便找到犯罪嫌疑人。

又如，在医学图像处理中，高分辨率图像对于发现细微的病变非常重要。

这就是超分辨率技术的价值所在。

目前，一种基于深度学习的新型超分辨率技术被广泛研究。

这种技术可以通过深度学习自动提取图像特征，然后从这些特征中生成高分辨率图像。

这种基于深度学习的超分辨率技术使用神经网络从低分辨率图像中学习到高分辨率图像所需要的特征。

最后，通过生成一个高分辨率的图像，从而实现图像的超分辨率。

新型超分辨率技术的核心是卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）。

CNN是一种专门用于图像识别和分类的深度学习模型。

通过输入训练数据，模型通过一层一层的卷积操作，从低层到高层，从最基本的特征开始学习。

这个过程可以理解为逐渐提取了图像的抽象特征。

终极目的是让模型学习到足够准确的特征，这些特征可以用来区分不同的图像类别。

当模型学习完毕并且具备足够的准确性时，就可以使用它来对新的图像进行分类。

基于CNN的超分辨率技术，可以手动标注低分辨率图像和高分辨率图像作为训练数据。

基于深度学习的图像增强算法研究一、引言随着科技的不断发展，人们对于图像品质的追求越来越高。

图像增强是一种以数字图像处理技术为基础的方法，能够提高图像在视觉上的质量，使图像更加逼真、清晰、丰富。

然而，由于图像增强算法的效果受到图像自身的质量、噪声、色彩和光照等因素的影响，传统的图像增强算法在解决这些问题上存在一定的局限性。

深度学习是一种人工智能技术，具有从数据中学习和提取特征的能力。

基于深度学习的图像增强算法，通过构建深度神经网络，更好地模拟了人类视觉系统，从而提高了图像增强的效果。

本文将对基于深度学习的图像增强算法进行研究，探讨其发展及应用。

二、基于深度学习的图像增强算法基于深度学习的图像增强算法，主要通过神经网络学习和提取图像的特征，然后再根据学习到的特征，对图像进行增强处理。

在该算法中，常用的神经网络包括卷积神经网络(CNN)、自编码器(AE)、生成对抗网络(GAN)等。

1、卷积神经网络卷积神经网络是一种可以进行多层特征提取的神经网络。

它主要应用于图像识别、语音识别等领域。

在图像增强领域，卷积神经网络可以通过学习图像的结构和特征，对图像进行增强处理。

其中，卷积层可以提取图像中的纹理和边缘等特征，池化层可以降低图像的分辨率，从而减少图像中的噪声和干扰。

2、自编码器自编码器是一种可以进行无监督学习的神经网络。

它主要应用于数据降维和特征提取。

在图像增强领域，自编码器可以通过对输入的图像进行压缩和解压缩操作，从而去除图像中的噪声和干扰，提高图像的品质。

其中，编码器可以将输入图像转换为一组编码，解码器可以将编码重新转换为图像。

3、生成对抗网络生成对抗网络是一种可以进行生成式模型的神经网络。

它主要应用于图像生成、语言生成等领域。

在图像增强领域，生成对抗网络可以通过对输入的图像进行修改和重构操作，从而提高图像的品质。

其中，生成器可以生成类似于真实图片的图像，判别器可以判断图像的真伪。

三、应用场景基于深度学习的图像增强算法，已经广泛应用于医学图像、卫星图像、无人车视觉等领域。

基于深度学习的图像增强技术一、引言现今，社交网络、新闻、广告等大量使用图片，图片已成为网站和应用程序的基本组成部分。

在摄影、设计和视觉效果领域，图像处理一直是一个重要的任务。

随着深度学习技术的发展，图像增强技术在处理图像方面越来越重要。

采用深度学习技术进行图像处理，可以在不损失任何细节的前提下改善图像的色彩、对比度和清晰度等方面。

本文将介绍基于深度学习的图像增强技术的原理和应用场景。

二、相关技术1.图像处理技术图像处理是数字信号处理的一种应用，主要包括图像增强、恢复、压缩等。

图像处理的主要目的是改善图像质量或提取图像中的信息。

2.深度学习技术深度学习技术是一种人工智能技术，通过模拟人类的神经网络，实现对信息的自动分类、处理和分析。

3.卷积神经网络卷积神经网络（CNN）是一种深度学习网络，主要用于图像分类、分割、双目视觉等领域。

CNN可以自动提取图像中的特征，提高图像分类和识别的准确率。

三、基于深度学习的图像增强技术基于深度学习的图像增强技术是一种利用深度学习技术改善图像品质的方法。

主要包括色彩增强、对比度增强、清晰度增强等方面。

1.色彩增强色彩增强是指通过深度学习技术调整图像中的颜色饱和度、亮度、对比度等参数，使图像更加鲜明，恢复图像的真实色彩。

色彩增强的主要方法是调整图像的RGB值或直接对图像进行调色。

调整RGB值的方法包括直方图均衡化、局部对比度增强等。

2.对比度增强对比度增强指通过深度学习技术调整图像中明暗差距的方法，使图像更加清晰明亮。

对比度增强的主要方法是针对图像的直方图进行处理。

3.清晰度增强清晰度增强指通过深度学习技术自动调整图像的锐度，使图像更加清晰。

清晰度增强的主要方法是使用卷积神经网络进行超分辨率重建。

四、应用案例1.航拍图像增强航拍图像通常受到天气条件、遮挡、拍摄器材等因素的影响，导致图像亮度、对比度、清晰度等方面较差。

基于深度学习的图像增强技术可以自动恢复失真的信息，提高图像清晰度和对比度，使图像更加真实。

基于深度学习的图像增强技术研究摘要：图像增强技术是数字图像处理领域的一个重要研究方向。

随着深度学习的发展，基于深度学习的图像增强技术成为当前研究的热点。

本文将探讨基于深度学习的图像增强技术的研究现状、方法和应用，并对其未来发展进行展望。

1. 引言图像增强技术的任务是改善图像的质量和视觉效果。

传统的图像增强方法通常基于经验规则和数学模型，但这些方法往往难以处理复杂的场景和具有多种图像质量问题的图像。

而基于深度学习的图像增强技术通过从大量图像数据中学习图像的高级语义特征，能够更好地处理复杂图像并获得更好的增强效果。

2. 基于深度学习的图像增强技术方法2.1 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是深度学习中常用的模型，可以用于图像增强任务。

通过建立多层卷积层、池化层和全连接层，CNN能够自动从图像数据中学习特征表示，并生成增强后的图像。

CNN在解决图像质量问题方面取得了令人瞩目的进展。

2.2 对抗生成网络(GAN)对抗生成网络是一种包含生成器和判别器的网络结构，可以用于生成逼真的图像样本。

在图像增强任务中，生成器学习将原始图像映射到更高质量的域中，而判别器则学习区分生成的图像和真实图像。

通过对抗生成网络的训练，可以产生更真实、细节更丰富的增强图像。

2.3 自编码器(Autoencoder)自编码器是一种将输入图像压缩到低维表示并进行重构的网络结构。

通过自编码器的训练，可以学习到输入图像的潜在表示，从而实现图像增强的效果。

自编码器在图像降噪、超分辨率重建等任务中表现出色，可以用于图像增强任务。

3. 基于深度学习的图像增强技术应用3.1 图像降噪图像降噪是图像增强中的一个重要任务，深度学习方法在图像降噪方面取得了显著的性能提升。

通过训练深度神经网络，可以对有噪声的图像进行复原，重建出更加清晰的图像。

3.2 图像超分辨率重建图像超分辨率重建是将低分辨率图像转换为高分辨率图像的任务。

基于深度学习的图像超分辨率重建方法通过学习大量图像对之间的映射关系，能够生成逼真且细节丰富的高分辨率图像。

基于深度学习算法的图像增强研究随着图像处理技术的日益发展，图像增强技术已经被广泛应用于各种领域。

而深度学习作为最近几年比较热门的技术之一，也被越来越多地应用于图像增强方面的研究中。

本篇文章将介绍基于深度学习算法的图像增强研究。

一、深度学习技术简介深度学习是一种机器学习技术，其基本思想是通过构建一个深度神经网络模型来实现自动特征提取和分类。

深度学习技术最初应用于语音识别、图像识别等领域，但随着研究的深入，其在图像增强方面也有着广阔的应用前景。

二、基于深度学习算法的图像增强技术1. 基于卷积神经网络的图像增强技术卷积神经网络是一种深度学习算法，其在图像识别、目标检测等领域取得了很好的效果。

在图像增强方面的应用中，卷积神经网络可以通过提取图像中的特征信息，从而增强图像的质量。

具体来说，通过卷积神经网络的训练，可以获得图像中的前景和背景信息，从而去除图像中的噪声和干扰，以达到图像增强的效果。

2. 基于生成对抗网络的图像增强技术生成对抗网络是一种深度学习算法，其主要思想是通过两个神经网络的对抗训练，生成与输入数据相似的输出。

在图像增强方面的应用中，生成对抗网络可以通过学习图像数据的概率分布，从而对于输入的低质量图像进行增强。

具体来说，由于神经网络可以学习图像的特征信息，因此其可以生成高质量的图像，从而对于输入的低质量图像进行增强。

三、基于深度学习算法的图像增强技术的研究进展近年来，基于深度学习算法的图像增强技术的研究一直处于飞速发展的阶段。

一些研究者提出，将卷积神经网络和生成对抗网络进行融合，从而在图像增强方面取得更好的效果。

同时，有研究者提出了一些新的深度学习算法，例如自编码器、对抗生成网络等，这些算法的不断发展和完善，为图像增强技术的进一步提高提供了很好的契机。

四、结论基于深度学习算法的图像增强技术具有广泛的应用前景。

通过对于深度学习算法的不断发展和完善，我们有理由相信，在未来，基于深度学习算法的图像增强技术将会在各个领域得到广泛的应用。

基于深度学习的图像修复与增强技术研究随着数字化时代的不断发展，图像处理技术也得到了迅速的发展。

在人工智能领域，深度学习技术无疑是一个重要的研究方向。

现在，基于深度学习的图像修复与增强技术已经被广泛应用于各种领域，如医学影像、艺术修复、视频编解码等。

一、图像修复技术图像修复技术是指通过一定的算法和方法将图像中损坏的部分或缺失的信息恢复出来，使得图像更加完整、清晰。

在图像处理中，像素丢失、噪声和模糊等问题是常见的。

对于这些问题，传统的方法通常会降低图像的质量和清晰度。

而基于深度学习的图像修复技术则可以帮助我们在不影响图像整体质量的情况下，更准确地修复图像。

常见的图像修复算法有GAN、SRCNN、DICNN、DDCNN等。

其中，GAN （Generative Adversarial Network）是一种生成对抗网络，是基于深度学习的图像修复技术中最为流行的算法。

GAN通过生成器和判别器相互博弈，不断地生成伪造图像并识别真伪，从而得到更加真实的图像。

SRCNN（Super Resolution Convolutional Neural Network）算法则是一种用于超分辨率重构的深度学习算法。

该算法通过对高低分辨率图像进行训练，以获得更清晰、更详细的图像。

二、图像增强技术图像增强技术是指通过一定的算法和方法，对图像中的信息进行增强，提高图像质量，使得图像更加鲜明、清晰、易于辨认。

目前，图像增强技术已经广泛应用于各种领域，如卫星遥感、医学诊断、视频监控、无人驾驶等。

常见的图像增强算法有数学处理、滤波器、直方图等。

其中，在基于深度学习的图像增强技术中，自编码器（Auto-Encoder）是最为流行的算法之一。

自编码器是一种无监督学习算法，可以通过学习分解并重新构造输入数据来提取特征并进行图像增强。

另外，深度残差网络（ResNet）也是一种常用的图像增强算法。

该算法通过跨层连接的方式解决了深度神经网络训练中的梯度消失问题，从而提高了图像增强的效果和效率。

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 202011456115.3(22)申请日 2020.12.07(71)申请人 苏州深透智能科技有限公司地址 215011 江苏省苏州市高新区竹园路209号4号楼1111(72)发明人 龚南杰　王嘉宸　项磊　(74)专利代理机构 深圳新创友知识产权代理有限公司 44223代理人 王亚南(51)Int.Cl.G06T 11/00(2006.01)G06T 3/40(2006.01)G16H 30/20(2018.01)G06N 3/04(2006.01)G06N 3/08(2006.01)(54)发明名称一种基于深度学习的增强CT图像质量和分辨率的方法(57)摘要本发明公开了一种基于深度学习的增强CT图像质量和分辨率的方法，包括以下步骤：S1、将采集的临床数据进行预处理得到数据集；S2、构建包括生成网络、判决器网络和感知网络的深度学习模型；S3、构建损失函数；S4、利用数据集和损失函数更新迭代生成网络的参数，得到训练完成的深度学习模型；S5、将低质量低分辨率图像输入训练完成的深度学习模型，得到高质量高分辨率图像。

本发明基于深度学习构建深度学习模型，将临床数据进行预处理获得数据集，可以减少不同时间采集的数据由于病人位移或其他原因在空间中产生错位的影响；通过结合损失函数的深度学习模型可实现提升CT图像质量和超分辨两个任务端到端处理直接得到最终结果。

权利要求书2页 说明书6页 附图2页CN 112435309 A 2021.03.02C N 112435309A1.一种基于深度学习的增强CT图像质量和分辨率的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、将采集的临床数据进行预处理得到数据集；S2、构建包括生成网络、判决器网络和感知网络的深度学习模型；S3、构建损失函数；S4、利用数据集和损失函数更新迭代生成网络的参数，得到训练完成的深度学习模型；S5、将低质量低分辨率图像输入训练完成的深度学习模型，得到高质量高分辨率图像。

基于深度学习的图像增强技术研究与应用一、引言随着图片与视觉技术的飞速发展，在图像处理领域，图像增强技术已经变得越来越重要。

基于深度学习的图像增强技术可以进一步优化图像质量，提升图像的视觉效果，使得图像更加符合人类视觉的感受。

在本文中，将从深度学习的角度介绍图像增强技术的相关知识，包括图像增强的基本过程、深度学习在图像增强中的应用，以及相关算法的优缺点等方面。

二、图像增强的基本过程图像增强技术是指通过对图像进行处理，改善其质量、增强其细节、提高其对比度和明暗度等目标的技术，通常应用于摄影、医学影像等领域。

其基本过程包括图像的预处理、特征提取、特征优化和输出等四个步骤。

预处理：在进行图像增强之前，需要对原始图像进行预处理操作，如降噪、平滑、锐化等。

通常采用滤波器等方法进行预处理操作。

特征提取：对于预处理后的图像，需要从中提取出有用的特征，如边缘、纹理、颜色等。

图像的特征提取通常是采用各种线性或非线性过滤器来完成的。

特征优化：进行特征优化操作，主要是通过算法来优化上一步提取的特征，使得它们符合人类视觉的感受。

输出：将增强后的图像输出。

三、深度学习在图像增强中的应用深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，其模型可以从输入的原始数据中自主学习和提取特征。

在图像增强领域，深度学习可以针对人类视觉特征对图像进行优化，实现更加符合人类视觉感受的图像增强。

在深度学习中，卷积神经网络（CNN）是最常用的模型之一，其具有良好的特征提取能力和泛化性。

通常，使用CNN进行图像增强的过程包括以下步骤：1.输入图像的预处理：图像的预处理通常包括一些基本的操作，如裁剪、缩放、白平衡等。

这些操作旨在校正图像的几何形状和颜色。

2.特征提取：采用卷积神经网络从图像中提取特征。

CNN可以通过卷积、池化等操作，获取局部特征、对整体图像进行分割、平滑和非线性变换，从而进一步提高精度。

3.特征优化：对提取得到的特征进行优化，以提高图像的质量。

基于深度学习的图像超分辨率处理与图像增强算法研究一、引言图像超分辨率处理和图像增强算法是计算机视觉领域中非常重要的研究方向。

随着深度学习技术的发展，基于深度学习的图像超分辨率处理和图像增强算法在实际应用中表现出了令人瞩目的性能。

本文将综述基于深度学习的图像超分辨率处理与图像增强算法的研究现状和发展趋势。

二、图像超分辨率处理算法图像超分辨率处理是指将低分辨率图像恢复到高分辨率的过程。

传统的图像超分辨率处理算法主要基于插值和边缘保持方法，但这些方法往往无法恢复出高质量的细节信息。

相比之下，基于深度学习的图像超分辨率处理算法能够通过学习大量的高分辨率图像和对应的低分辨率图像，学习到图像的高频细节信息，从而提高图像的分辨率。

基于深度学习的图像超分辨率处理算法中，最常用的是基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的方法。

通过构建深层的卷积神经网络，可以从低分辨率图像中学习到更多的高频细节信息。

在训练过程中，通常使用高分辨率图像和对应的低分辨率图像对网络进行监督学习。

一些经典的基于深度学习的图像超分辨率处理算法包括SRCNN、VDSR和ESPCN等。

三、图像增强算法图像增强算法是指通过一系列的处理操作，改进图像的质量和视觉效果。

基于深度学习的图像增强算法能够通过学习大量的图像样本，自动调整图像的对比度、亮度、饱和度等参数，从而提高图像的视觉效果。

基于深度学习的图像增强算法中，最常用的是基于生成对抗网络（Generative Adversarial Network，GAN）的方法。

生成对抗网络由生成器和判别器组成，其中生成器通过学习输入图像的分布特征，生成与输入图像相似的高质量图像，而判别器则用于区分生成的图像和真实的图像。

通过不断迭代训练生成器和判别器，可以得到更好的图像增强效果。

一些经典的基于深度学习的图像增强算法包括SRGAN、EnhanceNet和DeblurGAN等。

专利名称：一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法
专利类型：发明专利
发明人：朱小钦,杨亲亲,徐哲鑫,蔡坚勇
申请号：CN202010118238.X
申请日：20200226
公开号：CN111368669A
公开日：
20200703
专利内容由知识产权出版社提供
摘要：本发明公开一种基于深度学习和特征增强的非线性光学图像识别方法，获取基于双光子激光荧光和二次谐波产生的非线性光学图像样本集；发展双通道自适应阈值补集分割算法对前列腺癌组织图像中的腺腔结构进行分割；改进图像分类网络模型（AlexNet），并将分割出来的腺腔结构图像作为新增的信号通道进行特征增强学习，实现对前列腺癌组织无标记切片更高准确率和特异性的智能化Gleason分级。

申请人：福建师范大学
地址：350108 福建省福州市闽侯县上街镇大学城福建师范大学科技处
国籍：CN
代理机构：福州君诚知识产权代理有限公司
代理人：戴雨君
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