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内容简介
前言
第1章 绪论
1.1 图像阴影检测与去除
1.2 图像噪声处理
1.3 图像匀光、匀色
1.4 图像超分辨率重建
1.5 深度学习在图像领域中的应用
1.6 本章小结
本章参考文献
第2章 图像阴影检测
2.1 阴影检测的意义
2.2 阴影检测方法分类
2.3 基于动态粒子群算法的阴影检测
2.4 阴影检测实验
2.5 本章小结
本章参考文献
第3章 图像阴影去除
3.1 基于梯度域的图像阴影去除方法
3.2 基于光照转移的图像阴影去除方法
3.3 基于深度学习的图像阴影去除方法
3.4 本章小结
本章参考文献
第4章 图像噪声处理
4.1 背景与现状分析
4.2 SAR系统成像与相干斑噪声
4.3 非凸非光滑变分模型及求解方法
4.4 抑制相干斑噪声的非凸非光滑变分模型
4.5 实验结果与分析
4.6 本章小结
本章参考文献
第5章 图像匀光、匀色
5.1 图像匀光、匀色的意义与现状分析
5.2 图像匀光、匀色方法
5.3 图像匀光、匀色实验分析
5.4 本章小结
本章参考文献
第6章 基于卷积神经网络的图像超分辨率重建
6.1 图像超分辨率重建的意义与现状分析
6.2 超分辨率重建技术与数据集
6.3 基于RDN的超分辨率重建网络模型
6.4 实验结果对比分析
6.5 本章小结
本章参考文献
第7章 基于深度学习的红树林提取
7.1 红树林提取的背景意义与现状分析
7.2 红树林语义分割数据集
7.3 基于深度学习的红树林提取模型
7.4 红树林提取实践
7.5 红树林提取模型分析
7.6 本章小结
本章参考文献
第8章 基于深度学习的屋顶提取与绿化评价
8.1 屋顶绿化的背景意义与现状分析
8.2 国内外城市屋顶绿化评价方法
8.3 屋顶绿化试验数据
8.4 屋顶绿化评价方法
8.5 厦门岛屋顶绿化评价结果与讨论
8.6 本章小结
本章参考文献
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