面向监控场景的图像去夜技术的研究与实现

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面向监控场景的图像去夜技术的研究与实现

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面向监控场景的图像去夜技术的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-11页
第一章绪论	第11-17页
1.1 研究背景与意义	第11-12页
1.2 国内外研究现状	第12-14页
1.2.1 基于传统图像处理的图像去夜	第12-13页
1.2.2 基于深度学习的图像去夜	第13-14页
1.3 主要研究内容	第14-15页
1.4 本文章节安排	第15-17页
第二章相关技术简介	第17-22页
2.1 生成对抗网络GAN	第17-18页
2.2 成对图像风格转换	第18-19页
2.3 非成对图像风格转换	第19-20页
2.4 注意力机制	第20-21页
2.5 本章小结	第21-22页
第三章基于网络监控摄像头的成对去夜数据集	第22-26页
3.1 基于网络监控摄像头的成对去夜数据集的采集	第22-23页
3.2 基于网络监控摄像头的成对去夜数据集的构造	第23-25页
3.2.1 预处理	第23-24页
3.2.2 Denight-138数据集	第24-25页
3.3 本章小结	第25-26页
第四章基于生成对抗网络的双支路图像去夜算法	第26-37页
4.1 双支路生成器	第26-30页
4.1.1 注意力支路	第28-29页
4.1.2 生成支路	第29-30页
4.2 判别器	第30页
4.3 目标函数	第30-31页
4.4 缺乏成对去夜数据集情况下的图像去夜算法改进策略	第31-35页
4.4.1 基于BDD100K数据集构造图像去夜数据集	第32-34页
4.4.2 采取非成对训练的策略	第34页
4.4.3 构造成对数据集的策略	第34-35页
4.5 本章小结	第35-37页
第五章图像去夜算法性能评估	第37-47页
5.1 基于Denight-138数据集的成对训练算法性能评估	第37-41页
5.1.1 实验细节	第37页
5.1.2 对比算法	第37-38页
5.1.3 定性评估	第38页
5.1.4 定量评估	第38-40页
5.1.5 注意力模块评估	第40-41页
5.2 非成对训练策略改进算法性能评估	第41-44页
5.2.1 实验细节	第41-42页
5.2.2 对比算法	第42页
5.2.3 定性评估	第42页
5.2.4 定量评估	第42-43页
5.2.5 注意力模块评估	第43-44页
5.3 构造成对数据集策略改进算法性能评估	第44-46页
5.3.1 实验细节	第44页
5.3.2 定性评估	第44-45页
5.3.3 定量评估	第45-46页
5.4 本章小结	第46-47页
第六章图像去夜微信小程序设计与实现	第47-57页
6.1 系统整体设计方案	第47-48页
6.2 开发环境	第48页
6.3 微信小程序前端设计与实现	第48-51页
6.3.1 显示模块	第49-50页
6.3.2 去夜回显模块	第50-51页
6.4 数据通信模块设计与实现	第51-53页
6.5 Flask后台服务器设计与实现	第53-55页
6.5.1 初始化模块	第53-54页
6.5.2 图像处理模块	第54页
6.5.3 去夜模块	第54-55页
6.6 系统性能评估	第55-56页
6.6.1 稳定性分析	第55页
6.6.2 实时性分析	第55-56页
6.7 本章小结	第56-57页
第七章总结与展望	第57-59页
7.1 本文总结	第57-58页
7.2 未来展望	第58-59页
参考文献	第59-64页
致谢	第64-66页
攻读硕士学位期间发表学术论文情况	第66页

本篇论文共66页，点击这进入下载页面。

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