圖像去噪方法研究-基於迭代優化與深度學習方法 譚瀚霖 9787567306370 【台灣高等教育出版社】
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物品所在地：中國大陸
原出版社：國防科技大學
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| *數量非實際在台庫存 *完成訂單後正常情形下約兩周可抵台。 *本賣場提供之資訊僅供參考，以到貨標的為實際資訊。 印行年月：202401*若逾兩年請先於私訊洽詢存貨情況，謝謝。 台灣(台北市)在地出版社，每筆交易均開具統一發票，祝您中獎最高1000萬元。 書名：圖像去噪方法研究-基於迭代優化與深度學習方法 ISBN：9787567306370 出版社：國防科技大學 著編譯者：譚瀚霖 頁數：192 所在地：中國大陸 *此為代購商品 書號：1619542 可大量預訂，請先連絡。 內容簡介 本書面向圖像去噪問題，結合近年來興起的人工智慧與深度學習方法，深入圖像信號處理流水線的實際應用，對圖像雜訊的估計與抑制的基本概念、研究現狀、流行思路、最新方法、實驗結果與結論進行了系統論述，可以為計算機科學、控制科學與工程等相關領域的科學研究、工程實踐提供科學指導。目錄 第1章 緒論1 1 背景及意義 1 1 1 成像技術 1 1 2 圖像雜訊來源分析 1 1 3 圖像去噪研究意義 1 2 相關研究現狀 1 2 1 圖像估噪研究現狀 1 2 2 單幀圖像去噪研究現狀 1 2 3 多幀圖像去噪研究現狀 1 3 本書研究的內容與貢獻 1 4 本書的組織結構 第2章 基於深度殘差神經網路的逐像素圖像雜訊水平估計 2 1 引言 2 2 方法 2 2 1 估噪問題的形式化 2 2 2 網路結構 2 2 3 損失函數 2 2 4 模型訓練 2 3 實驗 2 3 1 實驗設置 2 3 2 在模擬均勻雜訊上的對比 2 3 3 在模擬非均勻雜訊上的對比 2 3 4 在真實圖像上的可視結果 2 3 5 將逐像素估噪用於深度學習去噪 2 3 6 運行時問對比 2 4 小結 第3章 基於交替方向乘子法的聯合去馬賽克去噪 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 模擬雜訊去馬賽克去噪的定量對比 3 3 4 模擬雜訊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 基於深度神經網路的單幀圖像去噪 4 1 引言 4 2 基於深度神經網路的Raw圖聯合去馬賽克去噪 4 2 1 問題形式化建模 4 2 2 網路結構 4 2 3 模型訓練 4 2 4 聯合去馬賽克去噪實驗 4 2 5 網路結構的敏感性分析 4 2 6 運行時間對比 4 3 基於深度神經網路的RGB圖像去噪 4 3 1 問題形式化建模 4 3 2 網路結構 4 3 3 模型訓練 4 3 4 模擬雜訊非盲去噪實驗 4 3 5 模擬雜訊盲去噪實驗 4 4小結 第5章 基於深度神經網路的多幀圖像去噪 5 1 引言 5 2 基於深度神經網路的多幀RGB圖像去噪 5 2 1 問題形式化建模 5 2 2 網路設計 5 2 3 生成訓練數據 5 2 4 實現與訓練細節 5 2 5 實驗 5 3 基於深度神經網路的多幀Raw圖聯合去馬賽克去噪 5 3 1 問題形式化建模 5 3 2 網路設計 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 詳細資料或其他書籍請至台灣高等教育出版社查詢，查後請於PChome商店街私訊告知ISBN或書號，我們即儘速上架。 |
