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惡劣環境降質圖像增強理論 版權信息
- ISBN：9787118134797
- 條形碼：9787118134797 ; 978-7-118-13479-7
- 裝幀：一般膠版紙
- 冊數：暫無
- 重量：暫無
- 所屬分類：>
惡劣環境降質圖像增強理論 內容簡介
惡劣環境降質圖像增強的主要目的是提高采集圖像的質量和可辨識度，從而使智能視頻監控系統更有利于觀察或進行下一步的智能分析處理，由于計算機對圖像的理解能力極度依賴輸入圖像的質量，因此圖像質量增強技術目前已廣泛應用于計算機視覺任務的預處理中，具有重要的理論研究意義和實際應用前景。本書立足智能視頻監控系統的實際需求，針對霧、雨天氣條件下的圖像質量退化問題，系統介紹了圖像去霧、圖像去雨相關研究成果，詳細討論了基于深度學習的惡劣環境降質圖像增強方法。本書系統介紹了相關方法的研究背景、理論基礎和算法描述，并給出了相應的實驗結果，主要內容包括：霧、雨形成機理，數學模型以及圖像去霧，圖像去雨研究現狀(第1章)；圖像去霧典型算法及常用數據集(第2章)；圖像去雨典型算法及常用數據集(第3章)；基于深度學習的圖像去霧算法(第4~7章)；圖像去雨算法(第8章)等。本書是計算機圖像處理方面的專著，反映了作者近年來在這一領域的主要研究成果。
本書內容新穎、結構清晰、語言簡練，可作為大專院校及科研院所模式識別、圖像處理和機器視覺等領域的高年級本科生、研究生的教材和參考書，也可作為相關領域的教師、科研人員以及從事圖像恢復、圖像增強工程技術人員的參考書。
惡劣環境降質圖像增強理論 目錄
第1章緒論
1.1智能視頻監控技術
1.1.1視頻監控技術發展階段
1.1.2典型視頻監控系統
1.2圖像質量增強技術
1.2.1圖像去霧技術
1.2.2圖像去雨技術
1.3本書內容安排
參考文獻
第2章圖像去霧典型算法及常用數據集
2.1基于暗通道先驗的圖像去霧算法
2.2監督學習圖像去霧算法
2.2.1DCPDN
2.2.2ACRE
2.2.3SID
2.3弱監督圖像去霧算法
2.3.1CycleGAN方法
2.3.2物理分解方法
2.4圖像去霧常用數據集
2.5圖像去霧常用評價指標
參考文獻
第3章圖像去雨典型算法及常用數據集
3.1基于混合高斯模型的圖像去雨算法
3.2基于深度學習的圖像去雨算法
3.2.1監督學習圖像去雨算法
3.2.2半監督學習圖像去雨算法
3.3圖像去雨常用數據集
3.4圖像去雨常用評價指標
參考文獻
第4章基于遞歸卷積的多尺度深度圖像去霧算法
4.1算法總體框架
4.2算法具體實現
4.2.1遞歸特征提取模塊
4.2.2多尺度特征融合模塊
4.2.3損失函數
4.3實驗結果及其分析
4.3.1實驗設置
4.3.2合成數據集實驗結果
4.3.3真實霧天圖像實驗結果
參考文獻
第5章基于先驗信息引導的多編碼器圖像去霧算法
5.1基于自適應通道融合的圖像去霧算法
5.1.1算法總體框架
5.1.2SAGFA模塊
5.1.3SE模塊
5.1.4損失函數
5.2基于特征調制的圖像去霧算法
5.2.1算法總體框架
5.2.2自適應批歸一化
5.2.3優化模塊
5.2.4損失函數
5.3實驗結果及其分析
5.3.1實驗設置
5.3.2IHAZE和OHAZE數據集實驗結果
5.3.3NHHAZE數據集實驗結果
5.3.4定量比較與分析
參考文獻
第6章基于物理模型引導的多解碼器圖像去霧算法
6.1算法總體框架
6.2算法具體實現
6.2.1多尺度特征提取與融合模塊
6.2.2注意力模塊
6.2.3多尺度監督模塊
6.2.4損失函數
6.3實驗結果及其分析
6.3.1實驗設置
6.3.2HAZERD數據集實驗結果
6.3.3DAHAZE數據集實驗結果
參考文獻
第7章基于物理分解的弱監督圖像去霧算法
7.1算法總體框架
7.2算法具體實現
7.2.1DWD判別器
7.2.2DWT特征提取
7.2.3損失函數
7.3實驗結果及其分析
7.3.1實驗設置
7.3.2合成數據集對比結果
7.3.3真實數據集對比結果
參考文獻
第8章基于多階段特征融合的圖像去雨算法
8.1算法總體框架
8.2算法具體實現
8.2.1淺特征提取模塊
8.2.2改進的編碼-解碼器
8.2.3剩余密集子網
8.2.4階段特征的漸進融合
8.2.5損失函數
8.3實驗結果及其分析
8.3.1實驗設置
8.3.2實驗結果
參考文獻
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