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深度學習
圖像畫質算法與底層視覺技術 版權信息
- ISBN：9787121478765
- 條形碼：9787121478765 ; 978-7-121-47876-5
- 裝幀：平塑勒單襯
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖像畫質算法與底層視覺技術 本書特色
追求對傳統的經典算法與當下流行的深度學習方案的平衡 經典算法 模型結構 Python 代碼 人工智能 計算機視覺
圖像畫質算法與底層視覺技術 內容簡介
本書主要介紹了圖像畫質相關的各類底層視覺任務及其相關算法，重點講解了去噪、超分辨率、去霧、高動態范圍、圖像合成與圖像和諧化、圖像增強與圖像修飾等多種類型的基礎任務的設定及其對應的經典算法和模型。本書討論了底層視覺任務的基本特征，并從成像過程及圖像處理的基礎知識出發，系統分析了不同任務下的退化機制，以及對應的算法設計原則。本書在算法選擇上兼顧了經典的傳統圖像算法及當前較新的人工智能模型算法，可以作為從圖像處理領域或者深度學習領域進入底層計算機視覺領域進行學習的讀者的基礎讀物。本書主要面向的讀者群體包括深度學習與計算機視覺行業的從業人員，計算機、人工智能及其相關專業方向的學生，圖像處理相關技術的愛好者與學習者。
圖像畫質算法與底層視覺技術 目錄
第1章 畫質算法與底層視覺概述 1
1.1 畫質算法的主要任務 1
1.1.1 畫質算法定義及其主要類別 1
1.1.2 畫質問題的核心：退化 3
1.2 基于深度學習的底層視覺技術 4
1.2.1 深度學習與神經網絡 4
1.2.2 底層視覺任務的特點 5
第2章 畫質處理的基礎知識 7
2.1 光照與成像 7
2.1.1 視覺與光學成像 7
2.1.2 Bayer陣列與去馬賽克 15
2.1.3 相機圖像信號處理的基本流程 20
2.2 色彩與顏色空間 25
2.2.1 人眼色覺與色度圖 25
2.2.2 常見的顏色空間 28
2.3 圖像的影調調整方法 32
2.3.1 直方圖與對比度 32
2.3.2 對比度拉伸與直方圖均衡 35
2.3.3 對比度增強算法的改進策略 39
2.4 圖像常見的空間操作 42
2.4.1 基本圖像變換：仿射變換與透視變換 42
2.4.2 光流與幀間對齊 50
2.5 圖像的頻域分析與圖像金字塔 54
2.5.1 傅里葉變換與頻域分析 54
2.5.2 自然圖像的頻域統計特性 60
2.5.3 圖像金字塔：高斯金字塔與拉普拉斯金字塔 61
第3章 圖像與視頻去噪算法 66
3.1 噪聲的來源與數學模型 66
3.1.1 圖像噪聲的物理來源 66
3.1.2 噪聲的數學模型 68
3.2 去噪算法的難點與策略 76
3.2.1 去噪算法的難點 76
3.2.2 盲去噪與非盲去噪 77
3.2.3 高斯去噪與真實噪聲去噪 77
3.2.4 去噪算法的評價指標 78
3.3 傳統去噪算法 84
3.3.1 空域濾波：均值、高斯與中值濾波器 84
3.3.2 非局部均值算法 87
3.3.3 小波變換去噪算法 90
3.3.4 雙邊濾波與導向濾波 96
3.3.5 BM3D濾波算法 104
3.4 深度學習去噪算法 106
3.4.1 深度殘差去噪網絡DnCNN和FFDNet 106
3.4.2 噪聲估計網絡去噪：CBDNet 115
3.4.3 小波變換與神經網絡的結合：MWCNN 119
3.4.4 視頻去噪：DVDNet和FastDVDNet 125
3.4.5 基于Transformer的去噪方法：IPT與SwinIR 132
3.4
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圖像畫質算法與底層視覺技術 作者簡介
賈壯，計算機視覺算法工程師，畢業于清華大學自動化系，模式識別與智能系統方向碩士，曾在百度、華為等單位從事多項視覺相關算法項目的研發與交付，在相關期刊和會議發表多篇論文，并在視覺相關國際競賽中獲得獎項，編著有《機器學習與深度學習算法基礎》等技術書籍。
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