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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原
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双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原
 
     论文目录
 
中文摘要第3-5页
英文摘要第5-6页
1 绪论第9-15页
    1.1 课题背景及研究意义第9页
    1.2 国内外研究现状第9-12页
    1.3 课题研究的难点第12页
    1.4 论文研究内容第12-13页
    1.5 论文章节安排第13-15页
2 运动模糊图像复原相关理论第15-35页
    2.1 引言第15页
    2.2 图像退化过程第15-19页
        2.2.1 运动模糊图像退化模型第16-19页
        2.2.2 图像退化过程中的噪声第19页
    2.3 卷积神经网络的基本原理第19-30页
        2.3.1 网络层第19-22页
        2.3.2 激活函数第22-25页
        2.3.3 损失函数第25-26页
        2.3.4 梯度下降法第26-29页
        2.3.5 反向传播算法第29-30页
    2.4 基于深度学习的模糊图像复原方法比较第30-32页
    2.5 复原图像的质量评价第32-34页
        2.5.1 人类主观评估第32-33页
        2.5.2 客观指标评估第33-34页
    2.6 本章小结第34-35页
3 改进的生成式对抗网络衍生模型用于运动模糊图像盲复原第35-49页
    3.1 引言第35页
    3.2 相关工作第35-44页
        3.2.1 运动模糊图像特点分析第35页
        3.2.2 生成式对抗网络第35-37页
        3.2.3 生成式对抗网络的衍生模型第37-44页
    3.3 提出的改进第44-45页
    3.4 实验结果分析第45-48页
    3.5 本章小结第48-49页
4 双框架卷积神经网络用于运动模糊图像盲复原第49-65页
    4.1 引言第49页
    4.2 提出的方法第49-53页
        4.2.1 生成网络G第50-51页
        4.2.2 判别网络D第51页
        4.2.3 损失函数第51-53页
    4.3 实验结果及分析第53-63页
        4.3.1 实验环境设置第54-55页
        4.3.2 提出网络的性能测试实验第55-57页
        4.3.3 与经典论文的图像复原实验比较第57-63页
    4.4 本章小结第63-65页
5 总结及展望第65-67页
    5.1 工作总结第65页
    5.2 工作展望第65-67页
致谢第67-69页
参考文献第69-73页
附录第73页
    A.作者攻读学位期间投稿的论文第73页
    B.作者在攻读学位期间参加的科研项目第73页

 
 
论文编号BS4054993,这篇论文共73
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