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基于多深度学习的去雾图像生成网络技术研究
目录
内容概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4
1.3论文组织结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
相关技术综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
2.1深度学习基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
2.1.1神经网络模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
2.1.2卷积神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
2.1.3生成对抗网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.2去雾技术概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13
2.2.1传统去雾方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
2.2.2现代去雾技术进展．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16
2.3多深度学习在图像处理中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
2.3.1图像增强技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.3.2图像恢复技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19
多深度学习去雾图像生成网络架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
3.1网络架构选择理由．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21
3.1.1层次化结构优势．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22
3.1.2适应性与灵活性．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.2主要模块介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24
3.2.1输入层处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
3.2.2特征提取层．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27
3.2.3生成层设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28
3.2.4输出层优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
3.3网络训练策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31
3.3.1损失函数设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32
3.3.2优化算法选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33
3.3.3训练过程管理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34
实验设计与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
4.1实验环境搭建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36
4.1.1硬件配置要求．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
4.1.2软件平台选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
4.2数据集准备与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40
4.2.1数据集来源和特点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.2.2数据清洗与标准化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
4.3实验设计与评估指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．44
4.3.1实验方案设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．
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