图像去噪方法研究--基于迭代优化与深度学习方法
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作者谭瀚霖[等]著
出版社国防科技大学出版社
ISBN9787567306370
出版时间2024-01
装帧平装
开本16开
定价68元
货号15772261
上书时间2024-11-14
商品详情
- 品相描述：全新
- 商品描述
-
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运行时间对比
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613.1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
……
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150
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
内容摘要
本书面向图像去噪问题，结合近年来兴起的人工智能与深度学习方法，深入图像信号处理流水线的实际应用，对图像噪声的估计与抑制的基本概念、研究现状、流行思路、近期新方法、实验结果与结论进行了系统论述，可以为计算机科学、控制科学与工程等相关领域的科学研究、工程实践提供科学指导。
精彩内容本书针对数字图像去噪的相关问题总结了国内外研究现状，通过深度卷积网络模型对图像估噪问题进行建模和求解，为后续图像去噪工作奠定基础，从经典的最小化模型开始，研究图像去噪的一个子问题——联合去马赛克去噪，探索使用共同的图像先验解决这一问题的方法。利用深度卷积网络模型更好地解决图像联合去马赛克去噪问题，同时结合图像估噪工作，利用深度卷积网络模型直接求解图像盲去噪问题，将深度卷积网络去噪模型拓展到多帧去噪问题，利用多帧图像的帧间相似性，进一步提升去噪性能。
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