深度学习之图像去噪

本书属于深度学习技术在图像修复领域方面的著作。以深度学习技术中的生成对抗网络为基础，结合注意力机制、胶囊网络、多尺度技术及损失函数等内容，介绍了基于生成对抗网络的图像混合噪声消除方法、基于提升注意力融合的生成对抗网络图像去噪方法、基于生成对抗胶囊网络的图像去噪方法、基于多尺度的三重生成对抗网络图像去噪方法等内容，让读者能够更好地了解深度学习技术在图像反问题中的研究与应用，对从事深度学习及图像修复工作感兴趣的学生及研究人员具有学习和参考价值。

吕琼帅，毕业于陕西师范大学计算机软件与理论专业，工学博士学位，专注于深度学习与图像修复方面的研究，现就职于平顶山学院。主持、参与了多项国家自然科学基金项目、教育部人文社会科学研究项目（青年基金项目）、河南省科学技术厅项目、河南省教育厅项目。在Applied Soft Computing、npj Heritage Science等SCI期刊上发表多篇学术论文。

第1章 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 研究内容及创新点

1.4 本书结构及章节安排



第2章 基础概念

2.1 图像去噪问题

2.2 图像质量评价指标

2.3 生成对抗网络

2.4 胶囊网络

2.5 注意力机制

2.6 多尺度方法

2.7 本章小结



第3章 基于生成对抗网络的图像混合噪声消除方法

3.1 概述

3.2 基于生成对抗网络的混合噪声消除模型

3.3 实验结果与分析

3.4 本章小结

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