成果简介
图像复原（Image Restoration）和图像增强（Image Enhancement）技术是采用信号处理手段提升图像质量和视觉效果的技术。图像复原技术可细分为图像去噪、图像去模糊、图像超分辨率、图像去马赛克等；图像增强技术可细分为图像去雨、图像去雾、暗光图像增强、水下图像增强等。图像复原与增强技术不仅可以优化图像质量，满足消费者的影音娱乐需求，还可以有效提升后续高层次视觉任务（例如目标检测、人脸识别、动作识别等）的准确度，进而解决自动驾驶、安防监控等技术在恶劣天气和低光照等条件下的实际应用难题，因此具有广阔的应用前景和较高的研究价值。
应用前景
依托广西多媒体通信与网络技术重点实验室和广西大学超算平台，本研究方向主要采用深度学习（Deep Learning）技术，探索高效的图像复原和图像增强算法模型，探索图像复原与增强算法在真实场景中的领域适应问题，探索面向高层次视觉任务的图像复原与增强算法，最终有效推动相关理论和技术的进一步发展与应用，并为相关研究方向提供参考。
成熟度
基础研究（小试）。
成果展示
图1 双阶段联合去马赛克及超分辨率网络模型 图2. 基于多通道宽度激活的超分辨率网络模型
成果完成人
计算机与电子信息学院：常侃
成果转化，请联系成果与合作处，联系人：王老师，联系电话：0771-3810467。