圖像超解析度重建 王龍光 郭裕蘭 王應謙 9787306083883 【台灣高等教育出版社】

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書名：圖像超解析度重建
ISBN：9787306083883
出版社：中山大學
著編譯者：王龍光 郭裕蘭 王應謙
頁數：308
所在地：中國大陸 *此為代購商品
書號：1745039
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內容簡介 本書首先闡述了圖像超解析度重建的相關理論知識；其次結合單幀、雙目、視頻、高光譜、光場等不同的成像體制與應用場景，分別介紹了典型的圖像超解析度重建算法，並給出了具體的代碼實現方案；最後對圖像超解析度重建算法的加速問題進行了分析，並介紹了典型的加速算法。 通過閱讀本書，讀者不僅能夠建立對圖像超解析度重建任務的認知，還能夠掌握典型圖像超解析度重建算法的代碼實現，有助於在具體應用中解決實際問題。同時，本書還同步配套了相關網站，以適時更新圖像超解析度領域的最新工作及相關資源和代碼，幫助讀者及時了解和掌握該領域的前沿進展。

作者簡介 王應謙，博士，國防科技大學電子科學學院助理研究員，碩士生導師。入選第十屆中國科協青年人才托舉工程、2024年Stanford全球前2%頂尖科學家。長期從事光場圖像處理、圖像超分辨等方面的研究，主持國家自然科學基金青年基金項目1項，以第一作者在IEEE TPAMI、IEEE TIP、CVPR、ECCV等期刊和會議發表論文10餘篇，谷歌學術被引5500餘次（截至2025年6月），1篇以第一作者身份發表的論文入選ESI前1‰熱點論文。以第一發起人在CVPR研討會上舉辦光場圖像超分辨挑戰賽，開發了光場圖像超分辨開源工具箱BasicLFSR。獲中國電子教育學會優秀博士學位論文、國防科技大學優秀博士學位論文、國防科技大學青年創新獎等。

目錄 第1章 緒論
1 1 背景與意義
1 2 發展現狀
1 2 1 單幀圖像超解析度重建
1 2 2 雙目圖像超解析度重建
1 2 3 視頻圖像超解析度重建
1 2 4 高光譜圖像超解析度重建
1 2 5 光場圖像超解析度重建
1 3 面臨的挑戰
1 4 全書的結構安排
第2章 圖像超解析度重建基礎知識
2 1 圖像退化模型
2 2 常用數據集
2 2 1 單幀圖像超解析度重建常用數據集
2 2 2 雙目圖像超解析度重建常用數據集
2 2 3 視頻圖像超解析度重建常用數據集
2 2 4 高光譜圖像超解析度重建常用數據集
2 2 5 光場圖像超解析度重建常用數據集
2 3 常用評價指標
2 3 1 單幀圖像超分辨評價指標
2 3 2 視頻圖像超分辨評價指標
2 3 3 高光譜圖像超分辨評價指標
第3章 單幀圖像超解析度重建算法
3 1 單目成像的理論基礎
3 1 1 成像模型
3 1 2 當前的進展與挑戰
3 2 面向多種退化的單幀圖像超解析度重建算法
3 2 1 退化編碼網絡
3 2 2 退化感知的超分辨網絡
3 2 3 實驗結果與分析
3 3 任意倍率的單幀圖像超解析度重建算法
3 3 1 網絡設計啟發
3 3 2 倍率感知的插件模塊
3 3 3 實驗結果與分析
3 4 代碼實現
3 4 1 面向多種退化的單幀圖像超解析度重建
3 4 2 任意倍率的單幀圖像超解析度重建
3 5 本章小結
第4章 雙目圖像超解析度重建算法
4 1 雙目成像的理論基礎
4 1 1 成像模型
4 1 2 當前的進展與挑戰
4 2 基於視差注意力機制的雙目圖像超解析度重建算法
4 2 1 視差注意力機制
4 2 2 基於視差注意力機制的雙目圖像超分辨網絡
4 2 3 Flickr1024雙目圖像數據集
4 2 4 實驗結果與分析
4 3 代碼實現
4 3 1 代碼組成
4 3 2 代碼運行
4 4 本章小結
第5章 視頻圖像超解析度重建算法
5 1 視頻成像的理論基礎
5 1 1 成像模型
5 1 2 當前的進展與挑戰
5 2 基於高解析度光流估計的視頻圖像超解析度重建算法
5 2 1 光流重建模塊
5 2 2 運動補償模塊
5 2 3 重建模塊
5 2 4 損失函數
5 2 5 實驗結果與分析
5 3 代碼實現
5 3 1 代碼組成
5 3 2 代碼運行
5 4 本章小結
第6章 高光譜圖像超解析度重建算法
6 1 高光譜成像的理論基礎
6 1 1 成像模型
6 1 2 當前的進展與挑戰
6 2 基於Transformer的高光譜圖像超解析度重建算法
6 2 1 特徵提取
6 2 2 端元特徵萃取
6 2 3 端元特徵注入
6 2 4 超解析度重建
6 2 5 實驗結果與分析
6 3 代碼實現
6 3 1 代碼組成
6 3 2 代碼運行
6 4 本章小結
第7章 光場圖像超解析度重建算法
7 1 光場成像的理論基礎
7 1 1 光場圖像獲取
7 1 2 光場圖像表徵
7 1 3 當前的進展與挑戰
7 2 基於解耦機制的光場圖像超分辨重建算法
7 2 1 光場解耦機制
7 2 2 網絡結構
7 2 3 實驗結果與分析
7 3 基於退化建模與調製的光場圖像超解析度重建算法
7 3 1 模糊核先驗嵌入模塊
7 3 2 退化調製卷積模塊
7 3 3 光場解耦模塊
7 3 4 實驗結果與分析
7 4 代碼實現
7 4 1 基於解耦機制的光場圖像超解析度重建
7 4 2 基於退化建模與調製的光場圖像超解析度重建
7 5 本章小結
第8章 圖像超解析度重建加速算法
8 1 當前的進展與挑戰
8 2 基於動態稀疏卷積的神經網絡加速算法
8 2 1 圖像超解析度中的稀疏性
8 2 2 稀疏掩膜超分辨網絡
8 2 3 實驗結果與分析
8 3 基於查表的神經網絡量化加速算法
8 3 1 網絡量化理論基礎
8 3 2 可微分量化查詢表
8 3 3 實驗結果與分析
8 4 代碼實現
8 4 1 基於動態稀疏卷積的神經網絡加速算法
8 4 2 基於查表的神經網絡量化加速算法
8 5 本章小結
第9章 結語
9 1 全書總結
9 2 未來展望
參考文獻

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