基于卷积神经网络的多曝光图像融合方法研究与实现

声明

摘要

1．1 研究背景与目的

1．2 国内外研究现状

1．3 主要工作

1．4 论文结构

2．1 引言

2．2 前馈神经网络

2．2．1 前向传播

2．2．2 激活函数

2．2．3 反向传播算法

2．3 卷积神经网络

2．3．1 卷积层

2．3．2 反卷积层

2．4 本章小结

3．1 引言

3．2 生成网络模型

3．2．1 全卷积网络

3．2．2 编码器-解码器模型

3．2．3 U型编码-解码网络

3．2．4 U-ResNet模型

3．3 融合器

3．4 网络输出

3．4．1 色调映射输出

3．4．2 损失函数

3．5 评价标准

3．5．1 峰值信噪比

3．5．2 HDR-VDP-2

3．6 实验与分析

3．6．2 实验设置

3．6．3 融合器的对比实验与分析

3．6．4 量化分析

3．6．5 图像生成结果分析

4．1 引言

4．2 生成式对抗网络模型

4．3 判别网络模型

4．4 实验与分析

4．4．1 量化分析

4．4．2 图像生成结果分析

第五章 总结与展望

5．1 主要工作总结

5．2 研究展望

参考文献

致谢

攻读学位期间的学术成果

所获奖励与名誉