基于图像金字塔和生成对抗网络的图像压缩方法及系统.pdf

基于生成对抗网络的图像超分辨率重建与图像压缩技术研究资料集.docx 基于生成对抗网络的图像超分辨率重建与图像压缩技术研究资料集目录一、基于生成对抗网络的图像超分辨率重建与图像压缩技术研究项目申报书二、基于生成对抗网络的图像超分辨率重建与图像压缩技术研究立项申请书三、基于生成对抗网络的图像超分辨率重建与图像压缩技术研究阶段性成果报告四、基于生成对抗网络的图像超分辨率重建与图像压缩技术研究最终成果报告 基于生成对抗网络的图像超分辨率重建与图像压缩技术研究项目申报书一、立项依据随着信息技术的飞速发展，图像处理技术在各个领域得到了广泛应用。图像超分辨率重建和图像压缩技术作为图像处理领域的重要研究方向，具有极高的研究价值和应用前景。为了推动我国图像处理技术

2025-02-25 约8.18千字 19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

基于U-Net和金字塔模块的图像融合去噪方法及系统.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利 (10)授权公告号 CN 112801909 B (45)授权公告日 2022.06.14 (21)申请号 202110162762.1 (56)对比文件

2023-06-05 约1.93万字 14页立即下载

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 10 2.2.5损失函数 10 第三章研究内容与方法 11

2024-09-10 约2.4万字 26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

一种基于多阶段生成对抗网络的文本生成图像方法及系统.pdf (19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 113361251 A (43)申请公布日 2021.09.07 (21)申请号 202110522352.3 G06K 9/62 (2006.01)

2023-06-19 约2.2万字 18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

一种图像压缩的自检测系统和方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114546750 A (43)申请公布日 2022.05.27 (21)申请号 202210039872.3 (22)申请日 2022.01.13 (71)申请人山东云海国创云计算

2023-05-09 约1.24万字 11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

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

基于自适应特征融合金字塔网络的三阶段害虫图像识别方法.pdf (19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 114565048 A (43)申请公布日 2022.05.31 (21)申请号 202210201018.2 G06V 10/82 (2022.01) (22)申请日 2022.03.

2023-05-09 约1.82万字 13页立即下载