面向图像恢复的深层网络结构研究

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 图像经典网络结构

1.2.2 图像重建网络结构

1.2.3图像去噪网络结构

1.3 本文的主要研究内容

1.4 本文的章节安排

2 面向图像恢复的深层网络结构研究综述

2.1 超分辨重建的卷积网络结构模型

2.1.1 先上采样再卷积网络分析

2.1.2 先卷积再上采样网络分析

2.1.3 金字塔网络模型网络分析

2.2 去噪重建的卷积网络结构模型

2.2.1 直接图像生成去噪

2.2.2 模拟噪声再去噪

2.3 图像恢复算法评估

2.4 本章小结

3 基于多尺度分布式超分辨网络的图像重建算法

3.1 自然图像重建算法原理

3.2 多尺度分布式网络重建模型及分析

3.2.1 非对抗网络模型

3.2.2 对抗网络模型

3.3 损失函数及多尺度网络结构细节说明

3.4 实验结果与分析

3.4.1 实验细节和实验对比

3.4.2 鲁棒性检测

3.5 本章小结

4 基于分离式网络去噪的图像重建算法

4.1 噪声图像重建算法原理

4.2 分离式去噪重建网络模型及其分析

4.2.1 编码器-解码器去噪网络模型

4.2.2 分离式去噪网络模型

4.3 损失函数及网络结构细节说明

4.4 实验结果与分析

4.4.1实验细节和实验分析

4.4.2 鲁棒性检测

4.5 本章小结

5 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

致谢

参考文献

攻读学位期间主要研究成果