图像处理与深度学习
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作者编者:郭明强|责编:田宏峰
出版社电子工业
ISBN9787121434143
出版时间2022-05
装帧平装
开本其他
定价98元
货号31455588
上书时间2024-06-05
商品详情
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作者简介
郭明强，中国地质大学（武汉）计算机学院，教授，博士生导师。先后担任计算机学院软件工程系副主任、湖北省测绘行业协会技术标准与知识产权工作委员会秘书长、湖北省测绘行业协会数字孪生工作委员会副主任委员、《测绘工程》青年编委。获国家地理信息科技进步奖一等奖、二等奖，湖北省测绘科技进步奖等多项奖项。从事遥感影像超分重建、网络地理信息系统、高性能空间计算、机器学习、三维建模、图像处理等3S和计算机科学的交叉研究和教学工作。2007年获中国地质大学（武汉）计算机科学与技术学士学位；2013年获中国地质大学（武汉）地图制图学与地理信息工程博士学位。
目录
第1章 绪论
1.1 图像阴影检测与去除
1.2 图像噪声处理
1.3 图像匀光、匀色
1.4 图像超分辨率重建
1.5 深度学习在图像领域中的应用
1.6 本章小结
本章参考文献
第2章 图像阴影检测
2.1 阴影检测的意义
2.2 阴影检测方法分类
2.2.1 基于监督学习的阴影检测方法
2.2.2 基于非监督学习的阴影检测方法
2.3 基于动态粒子群算法的阴影检测
2.3.1 遥感图像阴影检测方法的整体流程
2.3.2 遥感图像阴影检测通道设计
2.3.3 动态局部自适应粒子群算法
2.3.4 局部区域优化
2.4 阴影检测实验
2.5 本章小结
本章参考文献
第3章 图像阴影去除
3.1 基于梯度域的图像阴影去除方法
3.1.1 代表性方法研究
3.1.2 二维泊松方程
3.1.3 基于梯度域的图像阴影去除算法框架
3.2 基于光照转移的图像阴影去除方法
3.2.1 代表性方法研究
3.2.2 光照补偿原理
3.2.3 基于光照转移的图像阴影去除算法框架
3.3 基于深度学习的图像阴影去除方法
3.3.1 代表性方法研究
3.3.2 GAN模型
3.3.3 基于生成对抗网络的图像阴影去除模型——ST-CGAN
3.4 本章小结
本章参考文献
第4章 图像噪声处理
4.1 背景与现状分析
4.1.1 图像噪声处理的背景及意义
4.1.2 国内外图像噪声处理方法现状分析
4.2 SAR系统成像与相干斑噪声
4.2.1 SAR系统的成像原理
4.2.2 相干斑噪声的形成机理
4.2.3 相干斑噪声的统计模型
4.2.4 相干斑噪声抑制结果的评价指标
4.3 非凸非光滑变分模型及求解方法
4.3.1 基本算子和函数空间的定义
4.3.2 非凸非光滑变分模型
4.3.3 变量分割法
4.3.4 增广拉格朗日法
内容摘要
本书内容由浅入深、循序渐进，涵盖了深度学习在图像处理中的应用技术。本书共8章，首先简要介绍图像处理技术，以及深唐学习在图像缅域中的应田。接着
对泽度学习在图像处理中的应用技术进行详细介绍，包括图像阴影检测、图像阴影去除、图像噪声处理、图像匀光和匀色等内容；然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法进行讲解；最后以基于深度学习的红树林提取和屋顶提取与绿化评价为例，详细讲解深度学习在图像处理中的应用。
本书既可作为高等院校相关专业的教材，也可供图像处理和人工智能领域的技
术人员阅读。
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