图像处理与深度学习--聚文网

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内容简介

本书内容由浅入深、循序渐进，涵盖了深度学习在图像处理中的应用技术。本书共8章，首先简要介绍图像处理技术，以及深度学习在图像领域中的应用；接着对深度学习在图像处理中的应用技术进行详细介绍，包括图像阴影检测、图像阴影去除、图像噪声处理、图像匀光和匀色等内容；然后对基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法进行讲解；最后以基于深度学习的红树林提取和屋顶提取与绿化评价为例，详细讲解深度学习在图像处理中的应用。本书既可作为高等院校相关专业的教材，也可供图像处理和人工智能领域的技术人员阅读。

作者简介

郭明强，中国地质大学（武汉）计算机学院，教授，博士生导师。先后担任计算机学院软件工程系副主任、湖北省测绘行业协会技术标准与知识产权工作委员会秘书长、湖北省测绘行业协会数字孪生工作委员会副主任委员、《测绘工程》青年编委。获国家地理信息科技进步奖一等奖、二等奖，湖北省测绘科技进步奖等多项奖项。从事遥感影像超分重建、网络地理信息系统、高性能空间计算、机器学习、三维建模、图像处理等3S和计算机科学的交叉研究和教学工作。2007年获中国地质大学（武汉）计算机科学与技术学士学位；2013年获中国地质大学（武汉）地图制图学与地理信息工程博士学位。

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
2.2.1基于监督学习的阴影检测方法
2.2.2基于非监督学习的阴影检测方法
2.3基于动态粒子群算法的阴影检测
2.3.1遥感图像阴影检测方法的整体流程
2.3.2遥感图像阴影检测通道设计
2.3.3动态局部自适应粒子群算法
2.3.4局部区域优化
2.4阴影检测实验
……

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