包邮图像去噪方法研究基于迭代优化与深度学习方法

作者：谭瀚霖

出版社：国防科技大学出版社出版时间：2022-11-01

开本：其他页数： 192

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版权信息
内容简介
目录

图像去噪方法研究基于迭代优化与深度学习方法版权信息

ISBN：9787567306370
条形码：9787567306370 ; 978-7-5673-0637-0
装帧：一般胶版纸
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
计算机/网络
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计算机理论

图像去噪方法研究基于迭代优化与深度学习方法内容简介

国防科技大学近三年新出版图书，包括“军事高科技知识丛书”系列、“国防科技大学建校70周年系列著作”，及科技类、数理化类、自科类和社类新书。总计上新50余种。

图像去噪方法研究基于迭代优化与深度学习方法目录

第1章绪论 1.1 背景及意义 1.1.1 成像技术 1.1.2 图像噪声来源分析 1.1.3 图像去噪研究意义 1.2 相关研究现状 1.2.1 图像估噪研究现状 1.2.2 单帧图像去噪研究现状 1.2.3 多帧图像去噪研究现状 1.3 本书研究的内容与贡献 1.4 本书的组织结构第2章基于深度残差神经网络的逐像素图像噪声水平估计 2.1 引言 2.2 方法 2.2.1 估噪问题的形式化 2.2.2 网络结构 2.2.3 损失函数 2.2.4 模型训练 2.3 实验 2.3.1 实验设置 2.3.2 在模拟均匀噪声上的对比 2.3.3 在模拟非均匀噪声上的对比 2.3.4 在真实图像上的可视结果 2.3.5 将逐像素估噪用于深度学习去噪 2.3.6 运行时问对比 2.4 小结第3章基于交替方向乘子法的联合去马赛克去噪 3.1 引言 3.2 方法 3.2.1 问题形式化建模 3.2.2 先验设计 3.2.3 模型求解 3.3 实验 3.3.1 实验设置 3.3.3 模拟噪声去马赛克去噪的定量对比 3.3.4 模拟噪声去马赛克去噪的定性对比 3.3.5 真实Raw图去马赛克毒噪的定性对比 3.3.6 运行时间对比 3.4 小结第4章基于深度神经网络的单帧图像去噪 4.1 引言 4.2 基于深度神经网络的Raw图联合去马赛克去噪 4.2.1 问题形式化建模 4.2.2 网络结构 4.2.3 模型训练 4.2.4 联合去马赛克去噪实验 4.2.5 网络结构的敏感性分析 4.2.6 运行时间对比 4.3 基于深度神经网络的RGB图像去噪 4.3.1 问题形式化建模 4.3.2 网络结构 4.3.3 模型训练 4.3.4 模拟噪声非盲去噪实验 4.3.5 模拟噪声盲去噪实验 4 4小结第5章基于深度神经网络的多帧图像去噪 5.1 引言 5.2 基于深度神经网络的多帧RGB图像去噪 5.2.1 问题形式化建模 5.2.2 网络设计 5.2.3 生成训练数据 5.2.4 实现与训练细节 5.2.5 实验 5.3 基于深度神经网络的多帧Raw图联合去马赛克去噪 5.3.1 问题形式化建模 5.3.2 网络设计 5.3.3 模型训练 5.3.4 实验 5.4 小结第6章总结与展望 6.1 总结 6.2 展望参考文献

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