增强管，增强管是什么材质
随着数字图像成像设备技术的不断进步，通过相机、手机、视频监控等途径获取的图像数量呈现出指数级增长的趋势，图像已成为人们感知世界以及与外界交换信息的重要手段。人眼所看到的一切都可以化作图像的形式，图像的获取、生成、压缩、存储、变换过程中，现实中的复杂成像因素（如噪声、低光照、相机抖动、物体运动等）将导致图像质量的退化（如噪声、模糊、失真等），降低图像的视觉感知质量，在此背景下，低质量图像的复原与图像增强也成为学术界和企业界的研究热点。
图像增强主要通过对比度拉伸和对图像细节的保持与高度还原两方面实现的。首先对于整个图像来讲，要提高图像部分和整体的对比度，细节也不能忽略；其次应提高图像的信噪比，抑制噪声的产生，改善图像的质量，使其符合人眼的视觉特性。
目前，图像增强是数字图像处理领域流行的方向之一,而图像增强算法主要是对成像设备采集的图像进行一系列的加工处理,增强图像的整体效果或是局部细节，各种图像增强算法层出不穷。
据了解，WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)的研发团队正在研究基于卷积神经网络的图像增强算法。卷积神经网络在计算机视觉和自然语言处理等诸多领域都有很大成就，将卷积神经网络应用到图像增强领域，具有明显优势，并可解决不同环境下图像增强的难题。
卷积神经网络的实质是通过多次数据变换或降维，将输入的图像映射到一个新的数学模型。卷积神经网络主要由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层构成。卷积层对输入的图像或上一层的输出特征进行卷积操作，计算整个卷积核和输入图像或特征图的相应位置的内积，并提取相关图像特征图，再将提取的特征图输入至非线性激活函数上得到激活后的特征图并作为卷积层的输出。池化层的作用包括对激活特征图进行降维，减少网络中的参数数量和计算量，保持特征尺度不变特性，在一定程度上降低过拟合。池化层可利用图像部分相关的依据对图像进行降采样，降低运算数据量，留存有效的信息值。在对图像进行多次卷积池化操作后，卷积神经网络通过将三维激活特征图展开后得到的一维激活特征向量作为全连接层的输入，通过全连接层对特征进行分类。
WIMI微美全息（NASDAQ:WIMI)基于卷积神经网络的图像增强算法在提取图像特征信息和特征表达上都有很强的优势，卷积神经网络可以共享权值并进行卷积计算，有强大的特征学习能力和映射能力，同时还能保证对噪声的抑制作用和图像细节保护，在图像位移、缩放和其他形变时都拥有极高的不变性，展现更好的重建图像质量。
卷积神经网络能够学习图像的复杂层次特征，并完成复杂的图像识别任务。同时，基于卷积神经网络的特征提取可以学习到图像深层的语义特征信息，能够很好地捕获图像的上下文内容，并对输入的图像反复训练、学习，最终获得最好的图像增强效果，满足人类视觉系统对图像的要求。
目前，基于卷积神经网络的图像增强算法在安防、医学、生态环境等领域具有广泛应用。在全球信息化快速发展的时代，对于世界的认识越来越依靠于信息的爆炸性传递。大部分人认识世界的主要途径还是眼睛的可视性，因此，图像不仅是人类视觉信息的载体，还是传播信息的重要媒介，为快速获取图像中的有效信息，人们对图像质量的要求不断提高，对于图像增强的需求也将不断增长，而图像增强技术的运用领域将会进一步拓展。
未来，WIMI基于卷积神经网络的图像增强算法技术将会在视觉效果、对比度、信噪比等方面争取更好的进步和更大的突破,为其在更多的行业领域发挥更大的作用奠定坚实的技术基础。
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