【百战GAN】自动增强图像对比度和颜色美感,GAN如何做?
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作者&编辑 | 言有三
本文资源与生成结果展示
本文篇幅:6500字
背景要求:会使用Python和Tensorflow
附带资料:论文+项目
1 项目背景
在图像质量领域,我们常常会对设备拍摄出来的图进行增强,比如华为手机等对夜景图像的增强,可以大大提升图像美感,从效果上来讲,增强效果以两类为主。
第一类是对比度增强:目的是增强图像中感兴趣的内容,抑制不感兴趣的内容,从而改善图像的识别效果。一般由于周围环境以及设备本身硬件的设置,摄影头拍摄的图片效果都不如人眼直接观测结果,尤其是在低光等背景下,摄像头拍摄的图像对比度往往很低。
第二类是色调增强:它往往指的是调节整个图像的颜色和色调风格,从而创作更加突出主题的作品。
比如下图展示的就是一些对比案例:
2 原理简介
本次我们讲述基于生成对抗网络来进行图像增强的原理和实践,其框架总体示意图如下:
上图中包含了三个网络,一个是图像增强网络(Image enhancement network),一个是判别网络(Discrimator network D),一个是特征保持网络VGG-19。
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