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计算机理论

图像非聚焦模糊智能处理及应用

作者：赵文达,王海鹏著

出版社：电子工业出版社出版时间：暂无

开本： 16开 页数： 216

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版权信息
内容简介
目录
作者简介

图像非聚焦模糊智能处理及应用版权信息

ISBN：9787121483363
条形码：9787121483363 ; 978-7-121-48336-3
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

图像非聚焦模糊智能处理及应用内容简介

本书是探讨图像非聚焦模糊智能处理及应用的著作，涵盖了从基础理论到技术应用的全方位内容，总结了该领域的研究现状及作者自身的研究成果。全书共由9章组成，主要内容包括绪论(图像非聚焦模糊处理的目的、意义、基本概念、评估指标和研究历史及现状)、多尺度特征学习的图像非聚焦模糊检测、深度集成学习的图像非聚焦模糊检测、强鲁棒图像的非聚焦模糊检测、弱监督学习的图像非聚焦模糊检测、弱监督非聚焦图像去模糊、多聚焦图像融合的非聚焦图像去模糊、图像非聚焦模糊智能处理的实际应用，以及回顾、建议与展望。
本书旨在为读者提供理论基础及针对图像非聚焦模糊处理实际应用的指导，可供计算机科学、人工智能、图像处理等领域的学生及研究人员参阅，也可供摄影、机器人等领域的工程技术人员参考，是一本既深入理论，又注重实践的参考书。

图像非聚焦模糊智能处理及应用目录

目录第1章绪论 1 1.1 图像非聚焦模糊处理的目的和意义 1 1.2 图像非聚焦模糊处理中的相关基本概念 2 1.2.1 非聚焦模糊图像的定义及类别 2 1.2.2 图像非聚焦模糊智能处理中的深度学习技术 2 1.2.3 图像非聚焦模糊智能处理 4 1.3 图像非聚焦模糊处理的设计要求和评估指标 4 1.3.1 图像非聚焦模糊处理的设计要求 4 1.3.2 图像非聚焦模糊处理的评估指标 5 1.4 图像非聚焦模糊处理技术的研究历史及现状 7 1.4.1 非聚焦模糊检测 7 1.4.2 非聚焦模糊图像去模糊 8 1.5 本书的研究范围和概览 9 参考文献 11 第2章多尺度特征学习的图像非聚焦模糊检测 14 2.1 引言 14 2.2 级联映射残差学习网络 15 2.2.1 方法背景 15 2.2.2 级联映射残差学习模型 16 2.2.3 模型训练 22 2.2.4 实验 23 2.3 图像尺度对称协作网络 30 2.3.1 方法背景 30 2.3.2 图像尺度对称协作模型 32 2.3.3 模型训练 36 2.3.4 实验 36 2.4 小结 42 参考文献 42 第3章深度集成学习的图像非聚焦模糊检测 46 3.1 引言 46 3.2 深度交叉集成网络 46 3.2.1 方法背景 46 3.2.2 深度交叉集成网络模型 48 3.2.3 模型训练 52 3.2.4 实验 52 3.3 自适应集成网络 56 3.3.1 方法背景 56 3.3.2 自适应集成网络模型 58 3.3.3 模型训练 63 3.3.4 实验 64 3.4 小结 69 参考文献 70 第4章强鲁棒图像的非聚焦模糊检测 74 4.1 引言 74 4.2 多层级蒸馏学习的全场景非聚焦模糊检测 74 4.2.1 方法背景 74 4.2.2 多层级蒸馏学习的全场景非聚焦模糊检测模型 77 4.2.3 模型训练 82 4.2.4 实验 83 4.3 基于MRFT的非聚焦模糊检测攻击 89 4.3.1 方法背景 89 4.3.2 基于MRFT的非聚焦模糊检测攻击模型 90 4.3.3

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图像非聚焦模糊智能处理及应用作者简介

赵文达，副教授，博士生导师。研究方向包括多模态图像分析，如图像融合、目标检测、识别等。在包括 CVPR，ECCV，AAAI 等本领域顶级会议，以及 IEEE TPAMI，IEEE TIP，IEEE TNNLS，IEEE TMM, IEEE TGRS，IEEE TCSVT 等本领域顶级期刊上发表学术论文40余篇。获得 IEEE MMTC 2020 Best Conference Paper Award，山东省科技进步一等奖。目前担任中国人工智能学会智能融合专业委员会副秘书长，中国指挥与控制学会青年工作委员会委员，中国指挥与控制学会多域态势感知与认知专委会委员。

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