GAN__3">1. GAN 图像增强算法简介

GAN_5">1.1 GAN简介

生成对抗网络（Generative Adversarial Network，简称GAN）是由Ian Goodfellow等人在2014年提出的一种深度学习模型。GAN由两个部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。生成器负责生成尽可能真实的图像，而判别器则负责区分生成的图像与真实图像。两者通过对抗性训练不断提升，最终生成器能够生成逼真的图像，难以被判别器区分。

1.2 图像增强简介

图像增强（Image Enhancement）是一种图像处理技术，旨在提高图像的视觉质量，使其更加清晰、对比度更高或具有更好的颜色表现。常见的图像增强方法包括直方图均衡化、图像锐化、去噪等。使用GAN进行图像增强，生成器负责生成增强后的图像，判别器负责评估增强后的图像质量。

1.3 本文目标

本文将介绍如何使用Python和PyTorch实现一个基于GAN的图像增强算法，重点包括数据预处理、模型构建、训练过程、测试与评估，以及如何通过GUI实现图像增强的用户交互界面。

2. 环境设置与依赖安装

在开始编码之前，我们需要确保所有必要的库已经安装。我们将使用以下库：

• torch: PyTorch 深度学习框架
• torchvision: PyTorch 提供的数据集和预处理工具
• PIL: 图像处理库