基于深度学习的联合去马赛克去噪方法
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号对照表 | 第10-11页 |
| 缩略语对照表 | 第11-14页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第14-16页 |
| 1.2 去马赛克去噪方法的研究现状 | 第16-18页 |
| 1.3 论文主要工作与章节安排 | 第18-20页 |
| 第二章 联合去马赛克去噪方法简介 | 第20-30页 |
| 2.1 引言 | 第20页 |
| 2.2 传统的联合去马赛克去噪方法简介 | 第20-24页 |
| 2.2.1 基于模型的联合去马赛克去噪方法 | 第20-23页 |
| 2.2.2 基于学习的联合去马赛克去噪方法 | 第23-24页 |
| 2.3 基于深度学习的联合去马赛克去噪方法简介 | 第24-28页 |
| 2.3.1 深度学习概述 | 第24-26页 |
| 2.3.2 基于深度学习的联合去马赛克去噪方法 | 第26-28页 |
| 2.4 联合去马赛克去噪方法性能的评价准则 | 第28-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于深度卷积网络的联合去马赛克去噪方法 | 第30-44页 |
| 3.1 引言 | 第30页 |
| 3.2 基于深度卷积网络的联合去马赛克去噪方法 | 第30-35页 |
| 3.2.1 深度卷积网络模型的设计 | 第30-33页 |
| 3.2.2 损失函数的设计 | 第33-34页 |
| 3.2.3 具体实施步骤 | 第34-35页 |
| 3.3 实验结果与分析 | 第35-42页 |
| 3.3.1 实验测试集与评价指标 | 第35-36页 |
| 3.3.2 实验结果与分析 | 第36-42页 |
| 3.4 本章小结 | 第42-44页 |
| 第四章 基于生成对抗网络的联合去马赛克去噪方法 | 第44-58页 |
| 4.1 引言 | 第44页 |
| 4.2 生成对抗网络概述 | 第44-47页 |
| 4.3 基于生成对抗网络的联合去马赛克去噪方法 | 第47-51页 |
| 4.3.1 生成对抗网络模型的设计 | 第47-48页 |
| 4.3.2 损失函数的设计 | 第48-50页 |
| 4.3.3 具体实施步骤 | 第50-51页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第51-57页 |
| 4.5 本章小结 | 第57-58页 |
| 第五章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 致谢 | 第64-66页 |
| 作者简介 | 第66-67页 |
