基于学习的低质图像重建研究

书籍简介:

本专著的研究以基于学习的图像视频复原重建为出发点，采用数据驱动学习作为研究框架，针对图像视频超分辨率重建、雨雾去除、低光照增强等图像视频复原问题展开研究。在理论模型方面，开创性地构建了子带复原模型与深度学习网络之间的关联，并基于多任务学习框架，实现了图像视频先验信息的自适应深度网络嵌入。在数据构建层面，突破性地在雨天图像视频建模中引入雨雾与遮挡等降质因素，生成更符合实际情况的降质观测数据；在应用层面，搭建完整图像视频重建平台，系统性地解决一系列低质图像重建复原问题。对比相关领域最新方法，研究成果具有一流性能，其中深度学习图像去雨的先驱工作对比之前方法的性能增益高达 4.4dB。本专著属于“盘配书”出版项目，纸质书包含本专著主体内容，方便读者进行线下阅读。光盘除利用HTML格式展示主体内容外，附带有与之关联的数字资源及部分原始数据，从而实现纸媒与数媒的融合出版。

书籍规格:

书籍信息归属:

基于学习的低质图像重建研究是《中国学术期刊（光盘版）》电子杂志社有限公司于2020.3出版的中图分类号为 TN919.8 的主题关于 图象重建－研究 的书籍。