图像非聚焦模糊智能处理及应用
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广东东莞
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作者赵文达,王海鹏 著
出版社电子工业出版社
ISBN9787121483363
出版时间2024-07
装帧平装
开本16开
定价89元
货号1203342062
上书时间2024-12-02
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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 模型训练 94
4.3.4 实验 95
4.4 小结 102
参考文献 102
第5章 弱监督学习的图像非聚焦模糊检测 106
5.1 引言 106
5.2 基于RCN的弱监督焦点区域检测 107
5.2.1 方法背景 107
5.2.2 RCN结构 109
5.2.3 模型训练 112
5.2.4 实验 112
5.3 基于双对抗性鉴别器的自生成非聚焦模糊检测 120
5.3.1 方法背景 120
5.3.2 双对抗性鉴别器的网络结构 122
5.3.3 模型训练 124
5.3.4 实验结果与分析 124
5.4 小结 128
参考文献 128
第6章 弱监督非聚焦图像去模糊 132
6.1 引言 132
6.2 对抗促进学习的非聚焦去模糊 132
6.2.1 方法背景 132
6.2.2 对抗促进学习的非聚焦去模糊模型 134
6.2.3 模型训练 138
6.2.4 实验 138
6.3 非聚焦检测攻击的图像去模糊 142
6.3.1 方法背景 142
6.3.2 图像去模糊模型 144
6.3.3 模型训练 146
6.3.4 实验 148
6.4 小结 154
参考文献 155
第7章 多聚焦图像融合的非聚焦图像去模糊 159
7.1 引言 159
7.2 联合多级深度监督卷积神经网络 159
7.2.1 方法背景 159
7.2.2 多级深度监督网络模型 161
7.2.3 模型训练 164
7.2.4 实验 164
7.3 深度蒸馏多聚焦图像融合网络 172
7.3.1 方法背景 172
7.3.2 深度蒸馏多聚焦图像融合框架 174
7.3.3 模型训练 177
7.3.4 实验 178
7.4 小结 182
参考文献 183
第8章 图像非聚焦模糊智能处理的实际应用 187
8.1 引言 187
8.2 图像非聚焦模糊检测的应用 187
8.2.1 自动对焦系统 187
8.2.2 计算摄影“人像模式” 190
8.2.3 图片重定向 191
8.2.4 自动驾驶目标检测 193
8.2.5 多孔材料缺陷检测 194
8.3 非聚焦图像去模糊的应用 195
8.3.1 视频目标跟踪系统 195
8.3.2 虚拟现实技术 196
8.3.3 无人探测设备应急救援系统 198
8.3.4 医学内窥镜系统 199
8.3.5 光学显微镜系统 200
8.4 小结 201
参考文献 202
第9章 回顾、建议与展望 205
9.1 引言 205
9.2 研究成果回顾 205
9.2.1 非聚焦模糊检测的研究成果 205
9.2.2 非聚焦图像去模糊的研究成果 205
9.2.3 非聚焦图像智能处理技术的应用 206
9.3 问题与建议 206
9.3.1 训练数据集的制约问题 206
9.3.2 模型规模和计算开销的问题 207
9.3.3 网络模型的问题 207
9.4 研究方向展望 207
9.4.1 多任务结合的联合训练 207
9.4.2 通用性非聚焦模糊处理大模型 208
9.4.3 与前沿应用结合的特化研究 208
……
内容摘要
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。
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