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深度學習
圖像去噪方法研究基于迭代優(yōu)化與深度學習方法 版權信息
- ISBN：9787567306370
- 條形碼：9787567306370 ; 978-7-5673-0637-0
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數(shù)：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖像去噪方法研究基于迭代優(yōu)化與深度學習方法 內容簡介
國防科技大學近三年新出版圖書，包括“軍事高科技知識叢書”系列、“國防科技大學建校70周年系列著作”，及科技類、數(shù)理化類、自科類和社類新書？傆嬌闲50余種。
圖像去噪方法研究基于迭代優(yōu)化與深度學習方法 目錄
第1章 緒論
1.1 背景及意義
1.1.1 成像技術
1.1.2 圖像噪聲來源分析
1.1.3 圖像去噪研究意義
1.2 相關研究現(xiàn)狀
1.2.1 圖像估噪研究現(xiàn)狀
1.2.2 單幀圖像去噪研究現(xiàn)狀
1.2.3 多幀圖像去噪研究現(xiàn)狀
1.3 本書研究的內容與貢獻
1.4 本書的組織結構
第2章 基于深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡的逐像素圖像噪聲水平估計
2.1 引言
2.2 方法
2.2.1 估噪問題的形式化
2.2.2 網(wǎng)絡結構
2.2.3 損失函數(shù)
2.2.4 模型訓練
2.3 實驗
2.3.1 實驗設置
2.3.2 在模擬均勻噪聲上的對比
2.3.3 在模擬非均勻噪聲上的對比
2.3.4 在真實圖像上的可視結果
2.3.5 將逐像素估噪用于深度學習去噪
2.3.6 運行時問對比
2.4 小結
第3章 基于交替方向乘子法的聯(lián)合去馬賽克去噪
3.1 引言
3.2 方法
3.2.1 問題形式化建模
3.2.2 先驗設計
3.2.3 模型求解
3.3 實驗
3.3.1 實驗設置
3.3.3 模擬噪聲去馬賽克去噪的定量對比
3.3.4 模擬噪聲去馬賽克去噪的定性對比
3.3.5 真實Raw圖去馬賽克毒噪的定性對比
3.3.6 運行時間對比
3.4 小結
第4章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的單幀圖像去噪
4.1 引言
4.2 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的Raw圖聯(lián)合去馬賽克去噪
4.2.1 問題形式化建模
4.2.2 網(wǎng)絡結構
4.2.3 模型訓練
4.2.4 聯(lián)合去馬賽克去噪實驗
4.2.5 網(wǎng)絡結構的敏感性分析
4.2.6 運行時間對比
4.3 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的RGB圖像去噪
4.3.1 問題形式化建模
4.3.2 網(wǎng)絡結構
4.3.3 模型訓練
4.3.4 模擬噪聲非盲去噪實驗
4.3.5 模擬噪聲盲去噪實驗
4 4小結
第5章 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的多幀圖像去噪
5.1 引言
5.2 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的多幀RGB圖像去噪
5.2.1 問題形式化建模
5.2.2 網(wǎng)絡設計
5.2.3 生成訓練數(shù)據(jù)
5.2.4 實現(xiàn)與訓練細節(jié)
5.2.5 實驗
5.3 基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡的多幀Raw圖聯(lián)合去馬賽克去噪
5.3.1 問題形式化建模
5.3.2 網(wǎng)絡設計
5.3.3 模型訓練
5.3.4 實驗
5.4 小結
第6章 總結與展望
6.1 總結
6.2 展望
參考文獻
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