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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。
[来源:书号查询官网]
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