摘要
图像增强技术作为数字图像处理领域的关键技术之一，旨在提升图像的视觉质量，近年来，深度学习，尤其是生成式对抗网络（GenerativeAdversarialNetworks,GANs）的出现，为图像增强领域带来了革命性的变化。
GANs通过生成器和判别器之间的对抗训练，能够学习到图像的潜在分布，生成更加真实、自然的图像，本文将从图像增强技术的发展历程出发，深入探讨GANs在图像增强中的应用。
首先，介绍图像增强技术的研究背景和意义，以及GANs的基本原理和发展现状；其次，分析和总结现有基于GANs的图像增强方法，并比较其优缺点；最后，展望基于GANs的图像增强方法的未来发展趋势。
关键词：图像增强；生成式对抗网络；深度学习；视觉质量；文献综述
1.相关概念#1.1图像增强图像增强旨在改善图像的视觉质量，或将图像转换成更适合人或机器分析的形式。
它不是要恢复原始图像，而是要根据用户的需要突出图像的某些特征。
#1.2生成式对抗网络(GANs)生成式对抗网络(GANs)是一种强大的深度学习模型，由两个神经网络组成：生成器和判别器。
生成器试图生成看起来像真实数据的假数据，而判别器则学习区分真实数据和生成器生成的假数据。
这两个网络在训练过程中相互对抗，生成器试图欺骗判别器，而判别器则试图不被欺骗。
这种对抗过程最终会导致生成器能够生成非常逼真的数据。
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