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基於深度學習的紅外與微光圖像處理

  • 作者：編者:鄒燕//王博文|責編:崔艷陽
  • 出版社：國防工業
  • ISBN：9787118132939
  • 出版日期：2025/04/01
  • 裝幀：平裝
  • 頁數：266
人民幣：RMB 158 元      售價：元
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內容大鋼
    本書聚焦深度學習在紅外與微光成像領域的相關圖像處理工作，重點概述通過深度學習成像技術解譯同源/異源夜視圖像中複雜與高頻信息的相關工作，並結合實際案例展示如何將深度學習理論應用於實際問題，為讀者提供一個從理論到實踐的橋樑。本書主要面向圖像處理、電腦視覺、紅外與微光成像及相關領域的科研人員、工程師、研究生及高年級本科生。
作者介紹
編者:鄒燕//王博文|責編:崔艷陽
目錄
第1章  緒論
  1.1  光電成像探測技術發展概況
    1.1.1  光電成像系統發展瓶頸
    1.1.2  融合技術國內外研究現狀
  1.2  本書主要章節組織安排
第2章  深度卷積神經網路
  2.1  引言
  2.2  CNN基礎操作
    2.2.1  卷積操作
    2.2.2  池化操作
    2.2.3  激活層
    2.2.4  批歸一化層
    2.2.5  全連接層
    2.2.6  小結
  2.3  常見的CNN模型結構
    2.3.1  LeNet
    2.3.2  AlexNet
    2.3.3  VGGNet
    2.3.4  GoogLeNet
    2.3.5  ResNet
    2.3.6  小結
  2.4  常見目標損失函數
    2.4.1  交叉熵損失函數
    2.4.2  平均絕對誤差損失函數
    2.4.3  均方差損失函數
    2.4.4  小結
  2.5  網路參數與超參數
    2.5.1  參數和超參數區別
    2.5.2  參數類別
    2.5.3  超參數調優
    2.5.4  小結
第3章  基於深度學習的紅外與微光圖像處理理論基礎
  3.1  異源圖像融合相關理論基礎
    3.1.1  紅外與可見光成像機理
    3.1.2  異源圖像融合基本流程與演算法
    3.1.3  圖像融合質量評價
  3.2  圖像超解析度成像相關理論基礎
    3.2.1  圖像退化正向模型
    3.2.2  相機的離散採樣理論
    3.2.3  成像系統解析度限制因素
  3.3  圖像超解析度重建方法概述
    3.3.1  基於插值的單幀圖像超解析度重建技術
    3.3.2  多幀圖像超解析度重建技術
    3.3.3  基於融合神經網路的單幀圖像超解析度重建技術
第4章  面向真實世界的單幀圖像超解析度重建技術研究
  4.1  引言
  4.2  基於編-解碼策略的單幀紅外圖像超解析度重建
    4.2.1  網路結構
    4.2.2  實驗結果與分析
  4.3  基於雙路傳播的偽彩色紅外圖像超解析度重建

    4.3.1  引言
    4.3.2  基於雙路傳播的高解析度彩色重建網路
    4.3.3  實驗結果與分析
  4.4  基於回歸網路的單幅圖像超解析度重建
    4.4.1  引言
    4.4.2  網路基本構建模塊
    4.4.3  基於閉環回歸的圖像超解析度網路及演算法
    4.4.4  實驗結果與分析
  4.5  基於真實世界數據集構建
    4.5.1  引言
    4.5.2  薄透鏡成像原理
    4.5.3  採集圖像預處理
第5章  基於暗弱場景下微光圖像超解析度成像技術研究
  5.1  引言
  5.2  演算法思路與網路結構
  5.3  分析與討論
    5.3.1  數據集建立
    5.3.2  實驗設置
第6章  跨模態異源圖像高解析度成像技術研究
  6.1  引言
  6.2  演算法思路與流程
    6.2.1  語義分割
    6.2.2  風格遷移
  6.3  融合神經網路構建
  6.4  實驗結果與分析
第7章  雙波段異源圖像檢測跟蹤成像技術應用研究
  7.1  引言
  7.2  基於YOLOv5的目標檢測識別技術研究
    7.2.1  網路模型
    7.2.2  實驗結果與分析
  7.3  基於孿生網路的目標跟蹤技術研究
    7.3.1  基準網路框架
    7.3.2  網路模型
    7.3.3  實驗結果與分析
第8章  單幅圖像超解析度重建演算法部署與應用
  8.1  軟硬體基礎
    8.1.1  電腦系統
    8.1.2  軟體下載
  8.2  環境配置
    8.2.1  配置鏡像源
    8.2.2  終端操作
    8.2.3  常用命令操作
  8.3  數據集
    8.3.1  公開數據集
    8.3.2  數據集製作
  8.4  代碼實例
    8.4.1  文件組織架構
    8.4.2  關於__init__.py
    8.4.3  數據載入
    8.4.4  模型設計

    8.4.5  損失函數和優化器
    8.4.6  訓練
    8.4.7  測試
    8.4.8  結果展示
參考文獻
後記

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