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  • 圖像重建原理與應用
    該商品所屬分類:計算機/網絡 -> 圖形處理 圖形圖像多媒體
    【市場價】
    2086-3024
    【優惠價】
    1304-1890
    【作者】 徐健,杲倩男,李雪婷,益琛,範九倫 
    【所屬類別】 圖書  計算機/網絡  圖形圖像多媒體  其他 
    【出版社】科學出版社 
    【ISBN】9787030734297
    【折扣說明】一次購物滿999元台幣免運費+贈品
    一次購物滿2000元台幣95折+免運費+贈品
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    內容介紹



    開本:16開
    紙張:膠版紙
    包裝:平裝

    是否套裝:否
    國際標準書號ISBN:9787030734297
    叢書名:工業和信息化部“十四五”規劃教材

    作者:徐健,杲倩男,李雪婷,益琛,範九倫
    出版社:科學出版社
    出版時間:2022年10月 


        
        
    "

    內容簡介
    《圖像重建原理與應用》圍繞圖像重建領域展開,重點呈現作者在稀疏表示方面的理論創新和提出的圖像重建方法。《圖像重建原理與應用》分為8章。第1~5章從圖像的基本概念、圖像的質量評價準則、圖像退化模型、傳統的圖像增強算法、圖像重建的稀疏表示模型及其繫數的計算和字典的訓練方法等方面介紹圖像重建的數學理論,為後續的算法理解打下數學基礎。第6~8章具體講解圖像去噪方法、圖像超分辨率算法等多類圖像重建技術的過程和具體的應用方法,其中包括國內外圖像重建技術的算法、各種算法的詳細產生和計算推導過程、這些算法的應用效果分析,以及它們潛在的改進方向等。
    目錄
    目錄
    前言
    第1章圖像清晰化簡介1
    1.1圖像清晰化的概念1
    1.2圖像退化的種類1
    1.2.1噪聲2
    1.2.2亮度偏移4
    1.2.3對比度拉#5
    1.2.4模糊6
    1.2.5壓縮6
    1.3圖像退化的校正類型7
    1.3.1去噪算法7
    1.3.2去模糊算法7
    1.3.3圖像超分辨率8
    1.3.4低照度校正算法8
    1.4圖像質量評價準則9
    1.4.1客觀評價準則9
    1.4.2FSIM的具體計算過程17
    1.5本章小結23
    第2章圖像退化的模型24
    2.1科學問題的定義24
    2.2圖像退化的建模31
    2.3本章小結32
    課後習題33
    第3章傳統圖像增強算法35
    3.1圖像的模板銳化算法35
    3.1.1拉普拉斯算子的數學模型35
    3.1.2拉普拉斯算子模板運算37
    3.1.3拉普拉斯算子模板銳化實驗結果39
    3.1.4其餘常見一階梯度模板39
    3.2圖像的去噪算法43
    3.2.1均值濾波43
    3.2.2中值濾波45
    3.2.3維納濾波47
    3.3圖像的去模糊算法51
    3.3.1維納濾波52
    3.3.2約束小二乘法濾波52
    3.4圖像超分辨率54
    3.4.1雙線性插值算法55
    3.4.2雙三次插值算法56
    3.5直方圖均衡化算法57
    3.5.1直方圖均衡化的理論思想59
    3.5.2直方圖均衡化的具體步驟60
    3.6圖像的低照度校正算法61
    3.6.1同態濾波算法61
    3.6.2Retinex算法63
    3.7本章小結70
    課後習題70
    第4章稀疏表示繫數的求解73
    4.1稀疏表示的基本概念73
    4.1.1稀疏表示研究的關鍵問題74
    4.1.2稀疏表示的模型74
    4.1.3稀疏表示的應用75
    4.2稀疏表示繫數的求解方法75
    4.2.1*2範數約束的求解方法76
    4.2.2*0範數約束的求解方法83
    4.2.3*1範數和*p範數的求解方法100
    4.2.4迭代收縮算法108
    4.3本章小結115
    課後習題116
    第5章稀疏表示字典的求解119
    5.1稀疏表示字典的生成問題119
    5.2字典的訓練模型120
    5.3主成分分析122
    5.3.1主成分分析的種理解123
    5.3.2主成分分析的第二種理解125
    5.3.3主成分分析的優缺點126
    5.4奇異值分解126
    5.4.1通過奇異值分解獲得矩陣的列主成分129
    5.4.2通過奇異值分解獲得矩陣的行主成分129
    5.4.3奇異值分解和主成分分析之間的關繫130
    5.5K-均值聚類算法130
    5.5.1K-均值聚類算法流程130
    5.5.2K-均值聚類算法優缺點131
    5.6似然方法132
    5.6.1似然方法流程132
    5.6.2似然方法流程分析133
    5.7方向法135
    5.7.1方向法算法流程135
    5.7.2方向法算法流程分析136
    5.8K-SVD 算法137
    5.8.1K-SVD 算法流程137
    5.8.2K-SVD算法流程分析138
    5.8.3K-SVD算法的缺點141
    5.8.4K-SVD算法的對比實驗141
    5.9雙獅模型145
    5.9.1雙稀疏模型流程146
    5.9.2雙稀疏模型流程分析147
    5.9.3雙稀疏模型的優點148
    5.9.4雙稀疏模型的對比實驗148
    5.10簽名字典149
    5.10.1簽名字典流程分析150
    5.10.2簽名字典的優點151
    5.10.3簽名字典的實驗結果151
    5.11在線字典訓練153
    5.11.1在線字典訓練流程153
    5.11.2在線字典訓練流程分析154
    5.11.3在線字典訓練實驗結果157
    5.12本章小結157
    課後習題158
    第6章圖像去噪算法161
    6.1稀疏表示去噪基本原理161
    6.2BM3D 去噪162
    6.2.1分組162
    6.2.2協同濾波163
    6.2.3算法內容163
    6.2.4算法效果170
    6.3本章小結171
    第7章基於重建的圖像超分辨率算法172
    7.1低分辨率圖像的退化模型173
    7.2圖像的正則化模型174
    7.2.1圖像的光滑性175
    7.2.2圖像的外部重復性175
    7.2.3圖像的局部相似性175
    7.2.4圖像的非局部相似性175
    7.2.5圖像的多尺度自相似性176
    7.3迭代反投影177
    7.4全變分正則化178
    7.5基於全變分正則化的圖像超分辨率算法179
    7.5.1曲線弧長180
    7.5.2模型介紹180
    7.5.3算法總結181
    7.5.4實驗結果182
    7.5.5算法小結190
    7.6基於全變分正則化和迭代反投影的後處理算法190
    7.6.1模型介紹191
    7.6.2實驗結果193
    7.6.3算法小結193
    7.7本章小結194
    第8章基於學習的圖像超分辨率算法195
    8.1基於鄰域嵌入的圖像超分辨率重建196
    8.2基於稀疏表示的圖像超分辨率重建197
    8.2.1基於稀疏表示的圖像超分辨率重建模型197
    8.2.2基於交替K-奇異值分解字典訓練的圖像超分辨率重建算法201
    8.2.3基於中頻稀疏表示和全變分正則化的圖像超分辨率重建算法213
    8.3基於圖像塊的圖像超分辨率重建235
    8.4基於卷積神經網絡的圖像超分辨率重建256
    8.4.1卷積神經網絡256
    8.4.2基於深度內部學習的“零樣本”超分辨率268
    8.4.3特征區分的單圖像超分辨率272
    8.5本章小結277
    參考文獻278


     
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