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基于先验学习的图像复原技术研究
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基于先验学习的图像复原技术研究
论文目录
 
摘要第1-6页
Abstract第6-8页
符号定义第16-18页
英文缩略语表第18-19页
第一章 绪论第19-41页
　　　　1.1 研究背景与意义第19-20页
　　　　1.2 图像复原技术概述第20-27页
　　　　　　　　1.2.1 图像退化模型第21-23页
　　　　　　　　1.2.2 基于正则的图像复原方法第23-24页
　　　　　　　　1.2.3 约束图像复原方法第24-25页
　　　　　　　　1.2.4 贝叶斯图像复原方法第25-26页
　　　　　　　　1.2.5 求解图像复原问题的优化方法第26-27页
　　　　1.3 图像复原学习模型研究现状第27-36页
　　　　　　　　1.3.1 图像先验学习的生成式模型及判别式模型第27-29页
　　　　　　　　1.3.2 面向图像块先验建模的高斯混合模型第29-31页
　　　　　　　　1.3.3 面向图像复原的深度神经网络判别式学习第31-34页
　　　　　　　　1.3.4 面向全局图像先验建模的深度生成式模型第34-36页
　　　　1.4 论文的主要研究内容和章节安排第36-41页
　　　　　　　　1.4.1 论文主要研究内容第36-40页
　　　　　　　　1.4.2 论文章节安排第40-41页
第二章 Wasserstein距离梯度直方图约束的多尺度块先验模型第41-63页
　　　　2.1 引言第41-43页
　　　　2.2 块对数似然期望模型第43-44页
　　　　2.3 高期混合块先验模型训练第44-45页
　　　　2.4 多尺度块模型第45-46页
　　　　2.5 梯度直方图先验及Wasserstein距离第46-47页
　　　　　　　　2.5.1 梯度直方图先验第46页
　　　　　　　　2.5.2 Wasserstein距离第46-47页
　　　　2.6 梯度直方图先验约束的多尺度块模型第47-51页
　　　　2.7 尺度不变性和参考直方图估计第51-53页
　　　　　　　　2.7.1 尺度不变性第51-52页
　　　　　　　　2.7.2 参考直方图估计第52-53页
　　　　2.8 实验结果及分析第53-60页
　　　　　　　　2.8.1 实验环境及相关设置第53-54页
　　　　　　　　2.8.2 实验结果第51-60页
　　　　　　　　2.8.3 收敛性分析第60页
　　　　2.9 本章小结第60-63页
第三章 基于分层贝叶斯的局部高斯混合块先验模型第63-79页
　　　　3.1 引言第63-64页
　　　　3.2 全局高斯混合块先验模型第61-65页
　　　　3.3 分层贝叶斯的局部高斯混合块先验模型第65-71页
　　　　　　　　3.3.1 块退化模型第65-66页
　　　　　　　　3.3.2 联合变量优化求解过程第66-69页
　　　　　　　　3.3.3 相似块搜索第69-70页
　　　　　　　　3.3.4 块聚合过程第70页
　　　　　　　　3.3.5 HBLGMM图像复原算法第70-71页
　　　　　　　　3.3.6 计算复杂度分析第71页
　　　　3.4 实验结果及分析第71-77页
　　　　　　　　3.4.1 参数设置第72页
　　　　　　　　3.4.2 实验结果第72-77页
　　　　　　　　3.4.3 结果分析第77页
　　　　3.5 本章小结第77-79页
第四章 基于狄利克雷过程混合模型的图像复原第79-99页
　　　　4.1 引言第79-80页
　　　　4.2 狄利克雷过程及狄利克雷过程混合模型第80-83页
　　　　　　　　4.2.1 狄利克雷过程第80-81页
　　　　　　　　4.2.2 后验分布第81页
　　　　　　　　4.2.3 狄利克雷过程混合模型第81-83页
　　　　4.3 狄利克雷过程混合模型的图像生成过程第83-84页
　　　　4.4 图像通用块先验学习第84-91页
　　　　　　　　4.4.1 变分后验分布第85-86页
　　　　　　　　4.4.2 变分参数的更新第86-88页
　　　　　　　　4.4.3 通用先验学习算法第88-89页
　　　　　　　　4.4.4 模型分量的新增和归并机制第89-91页
　　　　4.5 DPMM图像复原算法第91-92页
　　　　4.6 实验结果及分析第92-96页
　　　　　　　　4.6.1 实验设定及参数设置第92页
　　　　　　　　4.6.2 实验结果第92-96页
　　　　4.7 本文三种块先验模型对比分析第96-98页
　　　　4.8 本章小结第98-99页
第五章 基于深度生成式先验模型的图像复原第99-129页
　　　　5.1 引言第99-101页
　　　　5.2 生成式网络隐向量求解分析第101-109页
　　　　　　　　5.2.1 隐向量逆向求解问题定义第102-103页
　　　　　　　　5.2.2 隐向量梯度下降求解有效性理论第103-109页
　　　　5.3 生成式网络范围内图像逆问题求解方法第109-113页
　　　　　　　　5.3.1 图像逆问题求解的梯度下降算法第109-110页
　　　　　　　　5.3.2 图像逆问题求解的投影梯度算法第110-113页
　　　　5.4 扩展生成式网络范围的图像复原方法第113-116页
　　　　5.5 实验结果及分析第116-128页
　　　　　　　　5.5.1 隐向量求解实验第116-117页
　　　　　　　　5.5.2 非盲图像复原实验第117-124页
　　　　　　　　5.5.3 盲图像去模糊实验第124-128页
　　　　5.6 本章小结第128-129页
第六章 基于判别式学习的水下图像复原第129-147页
　　　　6.1 引言第129-131页
　　　　6.2 显著性引导多尺度先验融合的水下图像复原方法第131-136页
　　　　　　　　6.2.1 水下图像形成模型第131-132页
　　　　　　　　6.2.2 光源颜色的估算第132页
　　　　　　　　6.2.3 显著性引导的多尺度先验融合第132-135页
　　　　　　　　6.2.4 RGB颜色通道介质透射率估计第135页
　　　　　　　　6.2.5 水下图像复原方法第135-136页
　　　　6.3 对抗编码解码网络的水下图像复原模型第136-142页
　　　　　　　　6.3.1 对抗编码解码网络模型第137-139页
　　　　　　　　6.3.2 网络训练损失函数第139-140页
　　　　　　　　6.3.3 网络训练过程第140-141页
　　　　　　　　6.3.4 训练数据集生成方法第141-142页
　　　　6.4 实验及结果分析第142-146页
　　　　　　　　6.4.1 数据集及相关参数设定第143页
　　　　　　　　6.4.2 主观和客观度量结果及分析第143-146页
　　　　6.5 本章小结第146-147页
第七章 总结与展望第147-151页
　　　　7.1 论文成果和创新点第147-149页
　　　　7.2 后续工作展望第149-151页
致谢第151-153页
参考文献第153-167页
作者简历第167页

本篇论文共167页，点击这进入下载页面。
 
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