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基于Wasserstein生成对抗网络的遥感图像去模糊研究

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基于Wasserstein生成对抗网络的遥感图像去模糊研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第8-14页
    1.1 研究背景与意义第8-9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
        1.2.1 传统方法的图像去模糊第9-11页
        1.2.2 深度学习方法的图像去模糊第11页
        1.2.3 遥感图像去模糊方法的关键技术及难点第11-12页
    1.3 本文的研究工作第12页
    1.4 本文的结构安排第12-14页
第2章 遥感图像去模糊基础理论第14-17页
    2.1 引言第14页
    2.2 遥感图像去模糊定义第14页
    2.3 图像去模糊评价指标第14-16页
        2.3.1 图像质量客观评价第14-16页
        2.3.2 图像质量主观评价第16页
    2.4 本章小结第16-17页
第3章 卷积神经网络结构及其发展第17-27页
    3.1 引言第17页
    3.2 卷积神经网络第17-20页
        3.2.1 卷积层和特征响应图第17页
        3.2.2 参数共享第17页
        3.2.3 稀疏连接第17-18页
        3.2.4 多通道卷积第18页
        3.2.5 激活函数第18-19页
        3.2.6 池化、不变性和感受野第19-20页
    3.3 卷积神经网络的发展第20-26页
        3.3.1 第一个卷积神经网络——LeNet第20-21页
        3.3.2 卷积神经网络的新起点——AlexNet第21-23页
        3.3.3 更深的网络——GoogLeNet第23-25页
        3.3.4 残差网络(Residual Networks,ResNets)第25-26页
    3.4 本章小结第26-27页
第4章 基于自然感知WGAN的遥感图像去模糊网络模型第27-43页
    4.1 引言第27页
    4.2 原始生成对抗网络第27-29页
        4.2.1 对抗的训练思想第28页
        4.2.2 原始损失函数第28-29页
        4.2.3 存在的问题第29页
    4.3 Wasserstein生成对抗网络第29-32页
        4.3.1 Wasserstein距离第29-30页
        4.3.2 从Wasserstein距离到Wasserstein生成对抗网络第30-31页
        4.3.3 WGAN-GP第31-32页
    4.4 生成网络的设计第32-35页
        4.4.1 编码器网络第33-34页
        4.4.2 残差块网络第34-35页
        4.4.3 解码器网络第35页
    4.5 判别网络的设计第35-36页
    4.6 损失函数的设计第36-38页
        4.6.1 生成器的损失函数第36-37页
        4.6.2 判别器的损失函数第37-38页
    4.7 模型训练第38-39页
        4.7.1 训练细节第38页
        4.7.2 数据集第38-39页
    4.8 实验分析第39-42页
        4.8.1 主观评价结果第40-42页
        4.8.2 客观评价结果第42页
    4.9 本章小结第42-43页
第5章 基于深度可分离卷积的轻量化遥感图像去模糊网络模型第43-55页
    5.1 引言第43页
    5.2 1×1 卷积与Inception结构第41-45页
    5.3 从Inception到深度可分离卷积第45页
    5.4 深度可分离卷积的原理及优势第45-47页
    5.5 网络的设计第47-48页
    5.6 实验分析第48-53页
        5.6.1 模型大小比较第48页
        5.6.2 实验效果比较第48-53页
    5.7 本章小结第53-55页
第6章 总结与展望第55-57页
    6.1 全文总结第55-56页
    6.2 未来展望第56-57页
参考文献第57-62页
攻读硕士学位期间的科研成果第62-63页
致谢第63-64页

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