基于深度学习的数字图像处理实验平台开发

来源：计算机测量与控制杂志2025年第6期北京时间：

作者：刘康,刘才学,周成宁,黄磊,刘文骏,李振颖,刘宝弟

单位：中国石油大学华东 控制科学与工程学院

摘要：数字图像处理实验平台在工业、医学、农业等领域具有重要意义,可以为图像处理任务提供高效、准确的解决方案。为解决数字图像处理中存在的信息缺失、噪声干扰、低分辨率等问题，通过结合卷积神经网络和生成对抗网络等先进技术，采用模块化设计及数据增强、迁移等方法，设计了一种多功能的数字图像处理平台，包括图像超分辨率重建、风格转换、去噪、去雾、修复、抠图等功能。用户可以根据需求选择不同的处理模块构建自己的处理系统，体现了平台的灵活性和可定制性。通过案例验证，证实了该图像处理实验平台的有效性和便捷性。

关键词：深度学习;数字图像处理;卷积神经网络;生成对抗网络

基金资助：四川省自然科学基金(2023NSFSC0861)