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改进生成对抗网络在红外和可见光图像噪声抑制中的应用
目录
文档概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3
1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5
1.1.1红外及可见光图像特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6
1.1.2图像噪声问题及其影响．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7
1.2相关技术发展概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10
1.2.1图像降噪传统方法回顾．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11
1.2.2生成对抗网络基础理论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15
1.3本文主要工作与创新点．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17
相关理论与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18
2.1生成对抗网络架构详解．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20
2.1.1判别器网络结构分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25
2.1.2生成器网络结构研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26
2.2常用损失函数及其优化策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29
2.2.1汉明距离度量探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35
2.2.2周期性对抗损失技术介绍．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37
2.3现有基于GAN的图像降噪工作评述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38
2.3.1典型模型对比分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．42
2.3.2现有方法的局限性探讨．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．43
本地化改进型降噪模型设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45
3.1整体框架创新构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48
3.2生成器网络结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52
3.2.1基于残差学习的特征抽取增强．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56
3.2.2改进性映射网络单元设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．58
3.3判别器网络改进策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．62
3.3.1上下文感知loss．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．65
3.3.2多尺度特征．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．68
3.4噪声建模与注入机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．70
3.4.1红外与可见光噪声统计特性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．72
3.4.2可控性噪声合成方法研究．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．74
实验验证与结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．75
4.1实验数据集与设置规范．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．78
4.2评价指标体系构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．81
4.2.1主观评价标准．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．83
4.2.2客观评价指标．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．85
4.3对比实验与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．89
4.3.1与经典降噪算法的性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．93
4.3.2与现有GAN模型的效果比较．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．94
4.4模型鲁棒性及泛化能力检验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．97
4.4.1不同噪声水平下的性能评估．
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