摘要
图像伪装技术旨在通过修改图像内容，使其与周围环境融为一体，从而达到视觉上难以识别的目的。
近年来，深度神经网络凭借其强大的特征提取和图像生成能力，为图像伪装技术带来了革命性的突破。
本文首先介绍了图像伪装技术的概念和意义，以及深度神经网络的基本原理。
接着，对基于深度神经网络的图像伪装技术发展历程进行了梳理，并重点概述了不同网络架构和算法在图像伪装任务中的应用，包括生成对抗网络、编码器-解码器网络以及注意力机制等。
此外，本文还分析了现有图像伪装技术的优缺点和面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：图像伪装；深度神经网络；生成对抗网络；编码器-解码器网络；注意力机制
1.相关概念1.1图像伪装图像伪装技术的目标是使目标物体在视觉上难以被识别，主要通过两种方式实现：融入式伪装:将目标物体的外观与背景环境相融合，使其难以被察觉。
迷惑式伪装:通过改变目标物体的形状、纹理等特征，使其被误认为是其他物体，从而达到欺骗观察者的目的。
1.2深度神经网络深度神经网络是一种模仿人脑神经元结构的多层计算模型，具有强大的特征提取和数据表示能力。
其基本单元是神经元，神经元之间通过权重连接，形成复杂的网络结构。
剩余内容已隐藏，您需要先支付 10元 才能查看该篇文章全部内容！立即支付
以上是毕业论文文献综述，课题毕业论文、任务书、外文翻译、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
