第1章　绪论

基于深度学习的人工智能技术在图像领域已经有广泛深入的应用，如人脸图像识别、医疗检测图像识别、遥感图像地物提取、图像超分辨率重建等。在这些图像应用领域，都存在一个共性问题，即一般需要制作丰富的学习样本，以保证深度学习模型的精度，满足实际应用需求。但是在现实情况下，很多图像样本都存在阴影、噪声、色彩不一致、分辨率低等问题，使得深度学习模型的精度难以得到保证。因此，如何解决这些难题是图像处理深度学习应用领域中的关键。