基于注意力生成对抗网络的图像去雨算法研究

目录

声明

第一章 绪论

1.1 背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.2.1 雨线图像的去雨方法研究现状

1.2.2 雨滴图像的去雨方法研究现状

1.3 主要研究内容和章节安排

1.3.1 主要研究内容

1.3.2 章节安排

第二章 图像去雨技术

2.1 图像中雨的建模

2.1.1 雨线的物理模型

2.1.2 雨滴的物理模型

2.2 常用的图像去雨方法

2.3 图像去雨的评价标准

2.3.1 图像的客观质量评价方法

2.3.2 图像的主观质量评价方法

2.4 本章小结

第三章 基于注意力生成对抗网络的自然图像去雨算法研究

3.1 GAN网络概述

3.1.1 GAN网络结构

3.1.2 注意力生成对抗网络去雨算法

3.2 算法整体结构

3.3 雨线（滴）数学模型

3.4 生成网络设计

3.4.1 注意力循环网络

3.4.2 上下文自动编码器

3.5 判别网络设计

3.5.1 局部注意力鉴别器

3.5.2 判别网络结构

3.6 损失函数设计

3.6.1 生成网络损失函数

3.6.2 对抗网络损失函数

3.7 实验结果及分析

3.7.1 实验环境

3.7.2 评价指标和数据集

3.7.3 参数设置和网络训练

3.7.4 实验结果

3.8 本章小结

第四章 基于改进注意力生成对抗网络的橡胶输送带图像去水滴算法研究

4.1 应用背景及意义

4.2 注意力生成对抗网络的改进

4.2.1 橡胶输送带图像去水滴算法的整体设计方案

4.2.2 橡胶输送带图像去水滴算法的模型结构

4.2.3 橡胶输送带图像水滴位置检测

4.3 实验对比及结果分析

4.3.1 评价指标和数据集

4.3.2 实验结果

4.4 本章小结

第五章 总结与展望

5.1 总结

5.2 展望

参考文献

发表论文和参加科研情况

致谢