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本发明涉及数据处理,揭露一种图像增强方法、装置、电子设备及存储介质,其方法包括:S1:采集获取原始故障设备图像样本;S2:对原始故障设备图像进行数据预处理,作为训练数据集;S3:对DCGAN模型结构及网络函数进行优化,得到DCGAN网络模型;S4:将训练数据集用于改进后的DCGAN模型训练,直至生成器G与判别器D达到纳什均衡;S5:利用训练完成的模型进行图像增强,生成新的故障样本数据。本申请通过DCGAN网络模型,可以有效解决模式崩塌及梯度消失的问题,提升网络训练的稳定性。