机读格式显示(MARC)

• 000 00976nam0 2200217 450

• 001 0000391947

• 005 20241119102209.0

• 010 __ |a 978-7-121-48884-9 |d CNY79.00

• 100 __ |a 20241105d2024 em y0chiy0110 ea

• 101 0_ |a chi

• 102 __ |a CN |b 110000

• 105 __ |a ak z 000yy

• 106 __ |a r

• 200 1_ |a 单幅图像复原技术 |A dan fu tu xiang fu yuan ji shu |b 专著 |f 李进明著

• 210 __ |a 北京 |c 电子工业出版社 |d 2024

• 215 __ |a 169页 |d 24cm

• 330 __ |a 本书共7章，分别从正则化模型解决方案到深度学习模型解决方案阐述了作者多年来在图像复原技术中的主要研究成果，介绍了这些解决方案背后的研究思想、模型及实验分析结果。具体来讲，本书涉及面向单幅图像超分辨率重建的稀疏表示模型、非局部Laplacian先验、非局部自相似性先验和低秩先验的理论研究，以及基于深度学习理论的UNet模型在图像去噪领域的理论研究，这些理论研究有效缓解了图像复原这一逆问题的病态性。

• 606 0_ |a 数字图象处理 |x 高等学校 |j 教材

• 690 __ |a TN911.73 |v 5

• 701 _0 |a 李进明 |A li jin ming |4 著

• 801 _2 |a CN |b 58marc.cn |c 20241214