基于生成对抗网络的肝包虫病CT图像生成方法的研究.docx

基于生成对抗网络的肝包虫病CT图像生成方法的研究 .docx 目录 TOC\o1-3\f\h摘要 1 Abstract 2 第一章绪论 4 1.1研究背景与意义 4 1.2国内外研究现状 5 1.2.1国外研究现状 5 1.2.2国内研究现状 6 1.3生成对抗网络的发展 6 第二章神经网络与深度学习 7 2.1神经网络与深度学习 7 2.2卷积神经网络 7 2.2.1卷积层 8 2.2.2池化层 9 2.2.3全连接层 9 2.2.4激活函数 9 2.2.5损失函数 9 第三章研究内容与方法 10

2024-09-10 约2.35万字 26页立即下载

基于生成对抗网络的人脸图像修复方法研究.pdf 摘要人脸图像修复作为图像处理领域的一部分，其利用已知像素的信息重构出合理、清晰、语义合适的图像。在实际应用中，人脸识别在从图像中获取人脸特征来识别人物的信息时，受到网络通信因素的影响，或外物遮挡人脸等都会影响人脸识别率。现有的基于深度学习的图像修复技术在修复人脸图像时取得良好效果，但在修复存在较大破损区域的人脸图像和修复不规则掩膜时，仍然存在图像修复区域模糊、语义不明确等问题。针对上述问题展开，主要研究工作概括如下：（1）提出一种基于边缘轮廓先验对抗网络的人脸图像修复方法。针对目前修复不规则掩膜人脸图像修复后人脸图像存在细节模糊，无法合成精细的纹理细节和存在多级特征信息间的关

2025-05-02 约7.44万字 55页立即下载

基于生成对抗网络的图像补全研究.docx ADDINCNKISM.UserStyle 基于生成对抗网络的图像补全研究 PAGEV 摘要图像补全技术是将输入的含有缺失的图像补全输出一幅完整且符合人眼视觉的图像，是当前计算机视觉领域的热点研究方向，其研究具有一定的实际和应用意义。传统的图像补全技术主要是基于图像的纹理信息和结构信息对图像缺失部分进行补全的，由于图像复杂性的不断增加，传统的图像补全技术已经无法满足复杂的应用环境需求，而近年来不断发展的深度学习方法可以通过卷积神经网络结构来学习更加复杂的高级语义特性，这样就能有助于克服传统方法所遇到的瓶颈和缺陷。本文将采用深度学习策略来对图像补全问题进行研究，提供了基于深度学习

2024-12-15 约2.92万字 41页立即下载

基于量子生成对抗网络的图像生成方法及装置.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 116263972 A (43)申请公布日 2023.06.16 (21)申请号 202211473728.7 (22)申请日 2022.11.22 (71)申请人中移（苏州）软件技

2023-06-12 约1.48万字 13页立即下载

基于对抗网络的图像生成.docx PAGE2 基于对抗网络的图像生成 摘要随着科技日益发展，城市的夜景变得绚丽多姿，试问：谁不想用随身的手机记录下这美丽的瞬间呢？但当你拿出照片一看，会发现图片上出现大量噪点，引起这种情况的原因，是因为高ISO和弱光散粒造成的，图像的噪点很大概率是由于感光原件形成的。因此，图像降噪就成为了图像编辑工作中一种常见的操作。目的是为了对图像中的噪点区域，用生成的合理内容去进行修复填充。修复填充的内容要尽可能的还原原图像的信息，比如一些拥有大噪点的图片修复；或者是医学影像的呈现修复，使其修复完的图像更清晰。自二十一世纪初，深度卷积网络在计算机视觉领域方面的应用越来越广泛，把深度生

2024-12-31 约2.51万字 28页立即下载

基于U型生成对抗网络的编码孔径CT成像方法.docx 基于U型生成对抗网络的编码孔径CT成像方法摘要：针对编码孔径CT成像非连续稀疏采样只能通过代数类迭代重建算法的缺点，本文提出一种基于U型生成对抗网络的编码孔径CT成像方法。通过构建基于U型生成对抗网络的非连续稀疏投影的动态博弈模型，结合联合损失函数，预测正弦图的结构性缺失，实现编码孔径CT成像分析类（非迭代）快速重建。实验结果表明，在辐射剂量降低95％的条件下，基于U型生成对抗网络的编码孔径CT成像方法实现了峰值信噪比大于30dB@256×256的高质量重建。相比于目前最先进的编码孔径CT成像方法，其重建时间降低了约两个数量级。关键词：CT成像；编码孔径；生成对抗网络 X射线计算机断层成像

2025-04-24 约1.01万字 18页立即下载

基于生成对抗网络的低小慢航空器仿真图像生成方法研究.pdf 摘要近年来，低空慢速小型航空器发展迅速，无序飞行现象频发，干扰民航客机、影响重大活动，严重扰乱社会公共秩序。针对“低小慢”航空器管理，各国陆续出台相应政策进行规范，以维护公民安全、航空安全和公共安全。然而航空器体积较小，传统雷达难以捕捉，航空器检测技术的开发成为保障公共安全的重要措施。现阶段多波段光电跟踪系统是航空器侦测的主要手段，但实测目标易受时间、环境等因素制约，无法实现遍历式图像训练和测试。传统图像仿真多以计算机模拟实现，能够有效补充训练数据，但仍存在仿真目标真实度低、场景覆盖度不足等问题。针对上述传统图像仿真问题，本文以大疆经纬M210无人机为研究对象，重点突破基于生

2025-03-28 约6.82万字 56页立即下载

基于生成对抗网络的多视角红外图像生成算法研究.pdf 华中科技大学硕士学位论文摘要红外图像生成在无人飞行和导航等领域具有广泛的应用价值。现有的图像算法多数需要大量数据进行学习。然而，非合作目标的红外图像数据通常较为稀缺，无法满足算法需求。多视角生成能提供更多的样本数据，以获取更全面的目标信息。传统的多视角生成方法需对场景进行复杂的建模仿真，操作复杂、开发周期长，且仿真结果中同材质内的红外纹理细节较少。近年来，生成对抗网络在图像生成领域中展现出卓越的性能，因此本文重点研究基于生成对抗网络的多视角红

2025-02-28 约12.68万字 89页立即下载

基于生成对抗网络的细粒度图像生成研究.pdf 基于生成对抗网络的细粒度图像生成研究 摘要细粒度图像生成相比于一般的图像生成算法，生成图像不仅要真实合理，更需要包含丰富且与需求一致的细粒度信息，目前已成为计算机视觉领域重要的前沿研究方向，具有很大的挑战性和广泛的应用价值。近年来，随着深度学习的快速发展，特别是生成 对抗网络的提出，细粒度图像生成研究取得了显著的进展。尽管如此，以草图或文本为输入的细粒度图像生成以及无监督的细粒度图像生成研究仍存在一些不足，使得生成图像的质量不够理想，具体表现在生成细粒度特征的能力不足、与给定输入信息的一致性不足以及生成图像的真实性不足。因此，研究更为有效的细粒度图像生成算法具有重要的理论价值和现

2025-05-13 约21.51万字 116页立即下载

2025-05-20 约5.26万字 84页立即下载

基于生成式对抗网络的画作图像合成方法.docx PAGE 1- 基于生成式对抗网络的画作图像合成方法一、1.生成式对抗网络概述 (1)生成式对抗网络（GAN）是一种深度学习模型，它由两个相互对抗的网络组成：生成器和判别器。生成器的目标是生成尽可能逼真的数据，而判别器的目标是区分生成器生成的数据和真实数据。这种对抗性训练使得生成器能够不断优化其生成策略，以欺骗判别器。GAN的应用领域非常广泛，包括图像生成、视频处理、音频合成以及自然语言处理等。 (2)在图像合成领域，GAN被证明是一种非常有用的工具。它能够根据给定的条件生成具有高分辨率的图像，同时保持了图像的真实性和连贯性。通过训练，生成器能够学习到图像的复杂结构和模式，从而生成与训练数据

2025-01-20 约2.48千字 5页立即下载

基于生成对抗网络的压缩感知图像重构方法.pptx 基于生成对抗网络的压缩感知图像重构方法;引言 生成对抗网络基本原理压缩感知图像重构方法 基于生成对抗网络的压缩感知图像重构模型实验结果与分析总结与展望;引言;;;;生成对抗网络基本原理;;负责学习真实数据分布并生成新的数据样本，通常采用卷积神经网络（CNN）等深度学习模型实现。;损失函数;压缩感知图像重构方法;;;;基于生成对抗网络的压缩感知图像重构模型;生成对抗网络（GAN）;;;;实验结果与分析;;;;重构图像展示;总结与展望;;;感谢观看

2024-06-07 约小于1千字 28页立即下载

一种基于生成对抗网络的半监督医学图像分割方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112837338 B (45)授权公告日 2022.06.21 (21)申请号 202110045408.0 G06N 3/04 (2006.01)

2023-06-03 约1.18万字 10页立即下载

一种基于改进生成对抗网络的交通图像去雾方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112801902 B (45)授权公告日 2022.06.21 (21)申请号 202110129493.9 (56)对比文件

2023-06-05 约2.28万字 16页立即下载

基于生成对抗网络的硅藻电镜图像修复方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565591 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210204775.5 G06K 9/62 (2022.01)

2023-05-08 约9.71千字 9页立即下载