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深度學習
圖像非聚焦模糊智能處理及應用 版權信息
- ISBN：9787121483363
- 條形碼：9787121483363 ; 978-7-121-48336-3
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
圖像非聚焦模糊智能處理及應用 內容簡介
本書是探討圖像非聚焦模糊智能處理及應用的著作，涵蓋了從基礎理論到技術應用的全方位內容，總結了該領域的研究現狀及作者自身的研究成果。全書共由9章組成，主要內容包括緒論(圖像非聚焦模糊處理的目的、意義、基本概念、評估指標和研究歷史及現狀)、多尺度特征學習的圖像非聚焦模糊檢測、深度集成學習的圖像非聚焦模糊檢測、強魯棒圖像的非聚焦模糊檢測、弱監督學習的圖像非聚焦模糊檢測、弱監督非聚焦圖像去模糊、多聚焦圖像融合的非聚焦圖像去模糊、圖像非聚焦模糊智能處理的實際應用，以及回顧、建議與展望。
本書旨在為讀者提供理論基礎及針對圖像非聚焦模糊處理實際應用的指導，可供計算機科學、人工智能、圖像處理等領域的學生及研究人員參閱，也可供攝影、機器人等領域的工程技術人員參考，是一本既深入理論，又注重實踐的參考書。
圖像非聚焦模糊智能處理及應用 目錄
目 錄
第1章 緒論 1
1.1 圖像非聚焦模糊處理的目的和意義 1
1.2 圖像非聚焦模糊處理中的相關基本概念 2
1.2.1 非聚焦模糊圖像的定義及類別 2
1.2.2 圖像非聚焦模糊智能處理中的深度學習技術 2
1.2.3 圖像非聚焦模糊智能處理 4
1.3 圖像非聚焦模糊處理的設計要求和評估指標 4
1.3.1 圖像非聚焦模糊處理的設計要求 4
1.3.2 圖像非聚焦模糊處理的評估指標 5
1.4 圖像非聚焦模糊處理技術的研究歷史及現狀 7
1.4.1 非聚焦模糊檢測 7
1.4.2 非聚焦模糊圖像去模糊 8
1.5 本書的研究范圍和概覽 9
參考文獻 11
第2章 多尺度特征學習的圖像非聚焦模糊檢測 14
2.1 引言 14
2.2 級聯映射殘差學習網絡 15
2.2.1 方法背景 15
2.2.2 級聯映射殘差學習模型 16
2.2.3 模型訓練 22
2.2.4 實驗 23
2.3 圖像尺度對稱協作網絡 30
2.3.1 方法背景 30
2.3.2 圖像尺度對稱協作模型 32
2.3.3 模型訓練 36
2.3.4 實驗 36
2.4 小結 42
參考文獻 42
第3章 深度集成學習的圖像非聚焦模糊檢測 46
3.1 引言 46
3.2 深度交叉集成網絡 46
3.2.1 方法背景 46
3.2.2 深度交叉集成網絡模型 48
3.2.3 模型訓練 52
3.2.4 實驗 52
3.3 自適應集成網絡 56
3.3.1 方法背景 56
3.3.2 自適應集成網絡模型 58
3.3.3 模型訓練 63
3.3.4 實驗 64
3.4 小結 69
參考文獻 70
第4章 強魯棒圖像的非聚焦模糊檢測 74
4.1 引言 74
4.2 多層級蒸餾學習的全場景非聚焦模糊檢測 74
4.2.1 方法背景 74
4.2.2 多層級蒸餾學習的全場景非聚焦模糊檢測模型 77
4.2.3 模型訓練 82
4.2.4 實驗 83
4.3 基于MRFT的非聚焦模糊檢測攻擊 89
4.3.1 方法背景 89
4.3.2 基于MRFT的非聚焦模糊檢測攻擊模型 90
4.3.3
展開全部
圖像非聚焦模糊智能處理及應用 作者簡介
趙文達，副教授，博士生導師。研究方向包括多模態圖像分析，如圖像融合、目標檢測、識別等。在包括 CVPR，ECCV，AAAI 等本領域頂級會議，以及 IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TNNLS，IEEE TMM, IEEE TGRS，IEEE TCSVT 等本領域頂級期刊上發表學術論文40余篇。獲得 IEEE MMTC 2020 Best Conference Paper Award，山東省科技進步一等獎。目前擔任中國人工智能學會智能融合專業委員會副秘書長，中國指揮與控制學會青年工作委員會委員，中國指揮與控制學會多域態勢感知與認知專委會委員。
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