惡劣環(huán)境降質圖像增強的主要目的是提高采集圍像的質量和可辨識度，從而使智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)更有利于觀察或進行下一步的智能分析處理，由于計算機對圖像的理解能力極度依賴輸入圖像的質量，因此圖像質量增強技術目前已廣泛應用于計算機視覺任務的預處理中，具有重要的理論研究意義和實際應用前景。本書立足智能視頻監(jiān)控系統(tǒng)的實際需求，針對霧、雨天氣條件下的圖像質量退化問題，系統(tǒng)介紹了圖像去霧、圖像去雨相關研究成果，詳細討論了基于深度學習的惡劣環(huán)境降質圖像增強方法。本書系統(tǒng)介紹了相關方法的研究背景、理論基礎和算法描述，并給出了相應的實驗結果，主要內容包括：霧、雨形成機理，數學模型以及圖像去霧，圖像去雨研究現狀（第1章）;圖像去霧典型算法及常用數據集（第2章）：圖像去雨典型算法及常用數據集（第3章）：基于深度學習的圖像去霧算法（第4~7章）：圖像去雨算法（第8章）等。本書是計算機圖像處理方面的專著，反映了作者近年來在這一領域的主要研究成果本書內容新穎、結構清晰、語言簡練，可作為大專院校及科研院所模式識別、圖像處理和機器視覺等領域的高年級本科生、研究生的教材和參考書，也可作為相關領域的教師、科研人員以及從事圖像恢復、圖像增強工程技術人員的參考書。
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