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深度学习之摄影图像处理——核心算法与案例精粹 - 言有三
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2024-04-30 09:46:03
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  • 封面
  • 版权信息
  • 内容提要
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  • 前言
  • 资源与支持
  • 第1章 摄影基础
    • 1.1 摄影简史
    • 1.2 摄影与图像基本概念
    • 1.3 摄影基本技巧
    • 1.4 小结
  • 第2章 图像美学
    • 2.1 图像美学基础
    • 2.2 传统美学质量评估方法
    • 2.3 深度学习美学质量评估方法
    • 2.4 建筑图像美学质量评估实战
    • 2.5 小结
  • 第3章 自动构图
    • 3.1 构图基础
    • 3.2 自动构图的研究方法
    • 3.3 实时自动构图算法实战
    • 3.4 小结
  • 第4章 图像去噪
    • 4.1 图像去噪基础
    • 4.2 传统去噪方法研究
    • 4.3 深度学习去噪方法研究
    • 4.4 通用去噪模型实战
    • 4.5 小结
  • 第5章 图像对比度与色调增强
    • 5.1 图像增强基础
    • 5.2 传统的对比度与色调增强方法
    • 5.3 深度学习对比度与色调增强方法
    • 5.4 自动对比度与色调增强实战
    • 5.5 小结
  • 第6章 人脸美颜与美妆
    • 6.1 美颜与美妆技术的种类和应用场景
    • 6.2 基于滤波和变形的传统美颜算法
    • 6.3 妆造迁移算法
    • 6.4 妆造迁移算法实战
    • 6.5 小结
  • 第7章 图像去模糊与超分
    • 7.1 图像去模糊与超分基础
    • 7.2 图像去模糊算法
    • 7.3 图像超分算法
    • 7.4 基于SRGAN的人脸图像超分重建实战
    • 7.5 小结
  • 第8章 图像滤镜与风格化
    • 8.1 摄影风格与滤镜基础
    • 8.2 传统的图像风格化方法
    • 8.3 基于深度学习的风格化方法
    • 8.4 基于图像优化的风格迁移算法实战
    • 8.5 小结
  • 第9章 图像编辑
    • 9.1 景深与背景编辑
    • 9.2 多重曝光与图像融合
    • 9.3 纹理编辑与图像修复
    • 9.4 小结
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