- 图像超分辨率重建(精)
- - 作者：王龙光//郭裕兰//王应谦|责编:廖翠舒//刘丽
  - 出版社：中山大学
  - ISBN：9787306083883
  - 出版日期：2025/07/01
  - 页数：308
- 售价：51.2

内容大纲
本书首先阐述了图像超分辨率重建的相关理论知识；其次结合单帧、双目、视频、高光谱、光场等不同的成像体制与应用场景，分别介绍了典型的图像超分辨率重建算法，并给出了具体的代码实现方案；最后对图像超分辨率重建算法的加速问题进行了分析，并介绍了典型的加速算法。
通过阅读本书，读者不仅能够建立对图像超分辨率重建任务的认知，还能够掌握典型图像超分辨率重建算法的代码实现，有助于在具体应用中解决实际问题。同时，本书还同步配套了相关网站，以适时更新图像超分辨率领域的最新工作及相关资源和代码，帮助读者及时了解和掌握该领域的前沿进展。
作者介绍
目录
第1章  绪论
  1.1  背景与意义
  1.2  发展现状
    1.2.1  单帧图像超分辨率重建
    1.2.2  双目图像超分辨率重建
    1.2.3  视频图像超分辨率重建
    1.2.4  高光谱图像超分辨率重建
    1.2.5  光场图像超分辨率重建
  1.3  面临的挑战
  1.4  全书的结构安排
第2章  图像超分辨率重建基础知识
  2.1  图像退化模型
  2.2  常用数据集
    2.2.1  单帧图像超分辨率重建常用数据集
    2.2.2  双目图像超分辨率重建常用数据集
    2.2.3  视频图像超分辨率重建常用数据集
    2.2.4  高光谱图像超分辨率重建常用数据集
    2.2.5  光场图像超分辨率重建常用数据集
  2.3  常用评价指标
    2.3.1  单帧图像超分辨评价指标
    2.3.2  视频图像超分辨评价指标
    2.3.3  高光谱图像超分辨评价指标
第3章  单帧图像超分辨率重建算法
  3.1  单目成像的理论基础
    3.1.1  成像模型
    3.1.2  当前的进展与挑战
  3.2  面向多种退化的单帧图像超分辨率重建算法
    3.2.1  退化编码网络
    3.2.2  退化感知的超分辨网络
    3.2.3  实验结果与分析
  3.3  任意倍率的单帧图像超分辨率重建算法
    3.3.1  网络设计启发
    3.3.2  倍率感知的插件模块
    3.3.3  实验结果与分析
  3.4  代码实现
    3.4.1  面向多种退化的单帧图像超分辨率重建
    3.4.2  任意倍率的单帧图像超分辨率重建
  3.5  本章小结
第4章  双目图像超分辨率重建算法
  4.1  双目成像的理论基础
    4.1.1  成像模型
    4.1.2  当前的进展与挑战
  4.2  基于视差注意力机制的双目图像超分辨率重建算法
    4.2.1  视差注意力机制
    4.2.2  基于视差注意力机制的双目图像超分辨网络
    4.2.3  Flickr1024双目图像数据集
    4.2.4  实验结果与分析
  4.3  代码实现
    4.3.1  代码组成
    4.3.2  代码运行

  4.4  本章小结
第5章  视频图像超分辨率重建算法
  5.1  视频成像的理论基础
    5.1.1  成像模型
    5.1.2  当前的进展与挑战
  5.2  基于高分辨率光流估计的视频图像超分辨率重建算法
    5.2.1  光流重建模块
    5.2.2  运动补偿模块
    5.2.3  重建模块
    5.2.4  损失函数
    5.2.5  实验结果与分析
  5.3  代码实现
    5.3.1  代码组成
    5.3.2  代码运行
  5.4  本章小结
第6章  高光谱图像超分辨率重建算法
  6.1  高光谱成像的理论基础
    6.1.1  成像模型
    6.1.2  当前的进展与挑战
  6.2  基于Transformer的高光谱图像超分辨率重建算法
    6.2.1  特征提取
    6.2.2  端元特征萃取
    6.2.3  端元特征注入
    6.2.4  超分辨率重建
    6.2.5  实验结果与分析
  6.3  代码实现
    6.3.1  代码组成
    6.3.2  代码运行
  6.4  本章小结
第7章  光场图像超分辨率重建算法
  7.1  光场成像的理论基础
    7.1.1  光场图像获取
    7.1.2  光场图像表征
    7.1.3  当前的进展与挑战
  7.2  基于解耦机制的光场图像超分辨重建算法
    7.2.1  光场解耦机制
    7.2.2  网络结构
    7.2.3  实验结果与分析
  7.3  基于退化建模与调制的光场图像超分辨率重建算法
    7.3.1  模糊核先验嵌入模块
    7.3.2  退化调制卷积模块
    7.3.3  光场解耦模块
    7.3.4  实验结果与分析
  7.4  代码实现
    7.4.1  基于解耦机制的光场图像超分辨率重建
    7.4.2  基于退化建模与调制的光场图像超分辨率重建
  7.5  本章小结
第8章  图像超分辨率重建加速算法
  8.1  当前的进展与挑战
  8.2  基于动态稀疏卷积的神经网络加速算法

    8.2.1  图像超分辨率中的稀疏性
    8.2.2  稀疏掩膜超分辨网络
    8.2.3  实验结果与分析
  8.3  基于查表的神经网络量化加速算法
    8.3.1  网络量化理论基础
    8.3.2  可微分量化查询表
    8.3.3  实验结果与分析
  8.4  代码实现
    8.4.1  基于动态稀疏卷积的神经网络加速算法
    8.4.2  基于查表的神经网络量化加速算法
  8.5  本章小结
第9章  结语
  9.1  全书总结
  9.2  未来展望
参考文献

内容大纲

作者介绍

目录

同类热销排行榜

推荐书目