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基于GAN的图像复原算法研究

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基于GAN的图像复原算法研究
论文目录
 
摘要第1-7页
ABSTRACT第7-11页
第一章 绪论第11-15页
 1.1 课题研究背景及意义第11-12页
 1.2 本文主要工作第12-13页
 1.3 本文组织结构第13-15页
第二章 图像复原技术概述第15-28页
 2.1 引言第15页
 2.2 图像退化模型第15-18页
 2.3 图像复原技术概述第18-23页
  2.3.1 图像去模糊技术概述第18-21页
  2.3.2 图像超分辨率技术概述第21-23页
 2.4 基于深度学习的图像复原技术第23-25页
  2.4.1 深度学习简介第23-24页
  2.4.2 深度学习在图像复原中的应用第24-25页
 2.5 复原图像质量的评价指标第25-26页
 2.6 本章小结第26-28页
第三章 基于生成对抗网络的图像去模糊算法研究第28-46页
 3.1 生成对抗网络第28-29页
 3.2 基于GAN的图像去模糊算法发展第29-30页
 3.3 改进的图像去模糊GAN网络第30-40页
  3.3.1 网络框架结构第30-33页
  3.3.2 基于反卷积与亚像素卷积的上采样模块第33-36页
  3.3.3 像素损失第36页
  3.3.4 基于VGG与DenseNet的感知损失第36-40页
 3.4 实验结果及分析第40-44页
  3.4.1 实验准备第40-41页
  3.4.2 整体网络实验第41-43页
  3.4.3 消融实验第43-44页
 3.5 本章小结第44-46页
第四章 基于生成对抗网络的图像超分辨率算法研究第46-61页
 4.1 基于GAN的图像超分辨率算法发展第46-47页
 4.2 改进的图像超分辨率GAN网络第47-53页
  4.2.1 网络框架结构第47-50页
  4.2.2 密集连接空洞卷积模块第50-52页
  4.2.3 通道注意力机制第52-53页
 4.3 实验结果及分析第53-60页
  4.3.1 实验准备第53-55页
  4.3.2 整体网络实验第55-59页
  4.3.3 消融实验第59-60页
 4.4 本章小结第60-61页
第五章 图像复原系统的设计与实现第61-68页
 5.1 图像复原系统框架第61-64页
  5.1.1 LAMP集成环境第62-63页
  5.1.2 安卓端与服务端交互第63-64页
  5.1.3 服务端与图像复原模块交互第64页
 5.2 图像复原系统的部署与测试第64-67页
  5.2.1 系统部署第64-65页
  5.2.2 系统测试第65-67页
 5.3 本章小结第67-68页
第六章 总结与展望第68-70页
 6.1 本文总结第68-69页
 6.2 未来展望第69-70页
参考文献第70-75页
致谢第75-76页
攻读学位期间发表的学术论文目录第76页

本篇论文共76页,点击这进入下载页面
 
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