恶劣环境降质图像增强理论

第1章绪论 1.1智能视频监控技术 1.1.1视频监控技术发展阶段 1.1.2典型视频监控系统 1.2图像质量增强技术 1.2.1图像去雾技术 1.2.2图像去雨技术 1.3本书内容安排 参考文献 第2章图像去雾典型算法及常用数据集 2.1基于暗通道先验的图像去雾算法 2.2监督学习图像去雾算法 2.2.1DCPDN 2.2.2ACRE 2.2.3SID 2.3弱监督图像去雾算法 2.3.1CycleGAN方法 2.3.2物理分解方法 2.4图像去雾常用数据集 2.5图像去雾常用评价指标 参考文献 第3章图像去雨典型算法及常用数据集 3.1基于混合高斯模型的图像去雨算法 3.2基于深度学习的图像去雨算法 3.2.1监督学习图像去雨算法 3.2.2半监督学习图像去雨算法 3.3图像去雨常用数据集 3.4图像去雨常用评价指标 参考文献 第4章基于递归卷积的多尺度深度图像去雾算法 4.1算法总体框架 4.2算法具体实现 4.2.1递归特征提取模块 4.2.2多尺度特征融合模块 4.2.3损失函数 4.3实验结果及其分析 4.3.1实验设置 4.3.2合成数据集实验结果 4.3.3真实雾天图像实验结果 参考文献 第5章基于先验信息引导的多编码器图像去雾算法 5.1基于自适应通道融合的图像去雾算法 5.1.1算法总体框架 5.1.2SAGFA模块 5.1.3SE模块 5.1.4损失函数 5.2基于特征调制的图像去雾算法 5.2.1算法总体框架 5.2.2自适应批归一化 5.2.3优化模块 5.2.4损失函数 5.3实验结果及其分析 5.3.1实验设置 5.3.2IHAZE和OHAZE数据集实验结果 5.3.3NHHAZE数据集实验结果 5.3.4定量比较与分析 参考文献 第6章基于物理模型引导的多解码器图像去雾算法 6.1算法总体框架 6.2算法具体实现 6.2.1多尺度特征提取与融合模块 6.2.2注意力模块 6.2.3多尺度监督模块 6.2.4损失函数 6.3实验结果及其分析 6.3.1实验设置 6.3.2HAZERD数据集实验结果 6.3.3DAHAZE数据集实验结果 参考文献 第7章基于物理分解的弱监督图像去雾算法 7.1算法总体框架 7.2算法具体实现 7.2.1DWD判别器 7.2.2DWT特征提取 7.2.3损失函数 7.3实验结果及其分析 7.3.1实验设置 7.3.2合成数据集对比结果 7.3.3真实数据集对比结果 参考文献 第8章基于多阶段特征融合的图像去雨算法 8.1算法总体框架 8.2算法具体实现 8.2.1浅特征提取模块 8.2.2改进的编码-解码器 8.2.3剩余密集子网 8.2.4阶段特征的渐进融合 8.2.5损失函数 8.3实验结果及其分析 8.3.1实验设置 8.3.2实验结果 参考文献