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基于对抗神经网络和语义分割技术的图像超分辨率系统的研发和应用 预览
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作者 李昂 《有线电视技术》 2019年第11期28-33,共6页
在广电超高清(4K、8K)产业发展的背景下,以深度学习为代表的人工智能技术在图像超分辨率领域发展迅速。我们以对抗生成超分辨率网络(SRGAN)为基础,结合语义分割概率图和迭代校验内核(IKC)技术,提出了新颖的图像超分辨率生成模型。此模... 在广电超高清(4K、8K)产业发展的背景下,以深度学习为代表的人工智能技术在图像超分辨率领域发展迅速。我们以对抗生成超分辨率网络(SRGAN)为基础,结合语义分割概率图和迭代校验内核(IKC)技术,提出了新颖的图像超分辨率生成模型。此模型可根据应用需求对图像中的目标物体进行识别,并使生成的超高清图像纹理更加真实。为此,我们以广电媒资大数据为基础制作了IFTV(Images From TV)数据集,用以对广电常见应用场景(如人脸或文字较多的场景)进行优化训练,使该模型能够在多个场景中达到令人满意的图像超分辨率效果,为今后广电领域超高清内容制作提供有力支持。 展开更多
关键词 分辨率 对抗生成分辨率网络 语义分割 迭代校验内核 数据集
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基于层级聚类回归模型的人脸超分辨率重建算法 预览
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作者 王淑云 干宗良 刘峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第8期298-302,共5页
人脸超分辨率重建是指从一幅低分辨率人脸图像重建出相应的高分辨率图像的过程。大部分的人脸超分辨率重建算法都假设输入图像是对齐且不含噪声的。当输入的人脸图像为非对齐时,超分辨率重建的性能将降低。为此,提出一种基于学习的层级... 人脸超分辨率重建是指从一幅低分辨率人脸图像重建出相应的高分辨率图像的过程。大部分的人脸超分辨率重建算法都假设输入图像是对齐且不含噪声的。当输入的人脸图像为非对齐时,超分辨率重建的性能将降低。为此,提出一种基于学习的层级聚类回归算法,其主要针对非对齐的单帧人脸图像的超分辨率重建。该算法分为两部分:聚类和回归。聚类阶段,将训练样本的尺寸统一成某个小尺寸的人脸图像,用于训练人脸图像字典。该字典的字典原子为聚类中心,对原始的人脸图像进行聚类,得到各个子空间的人脸图像簇。该算法充分利用了人脸结构的先验信息,能获得更准确的聚类结果。在回归阶段,仅需要训练一个全局字典,各个子空间的人脸图像共享这些字典原子。在每个簇内,搜索各个驻点的邻域,以生成对应的邻域子空间。然后,学习低分辨率与高分辨率样本特征之间的映射关系,以得到每个子空间的回归模型。该算法的核心是所有的人脸图像类共享一个全局字典,但对于同一个驻点,在不同的人脸图像簇内,邻域样本各不相同,这样能够更准确地学习局部映射关系。该算法不仅可以缩短训练时间,还可以提高人脸超分辨率重建的质量。对比实验的结果表明,该算法的PSNR至少可以提升0.39 dB,SSIM可以提升0.01~0.18。 展开更多
关键词 分辨率 人脸分辨率 回归 层级 欧氏距离
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超分辨率光学显微成像:揭示细胞器动态微观世界 预览
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作者 李栋 《前沿科学》 2019年第1期40-43,共4页
细胞是生物体基本的结构和功能单位,已知除病毒之外的所有生物均由细胞组成。细胞内存在多种不同的细胞器,这些细胞器各司其职并相互协同,最终完成全部生理活动。光学显微成像技术是研究细胞内各种生理活动的重要工具,显微成像技术的进... 细胞是生物体基本的结构和功能单位,已知除病毒之外的所有生物均由细胞组成。细胞内存在多种不同的细胞器,这些细胞器各司其职并相互协同,最终完成全部生理活动。光学显微成像技术是研究细胞内各种生理活动的重要工具,显微成像技术的进步是生命科学发展的重要驱动力。虽然光学显微成像的分辨率长期被认为无法超越光波波长的一半,但近年来发展的超分辨率荧光成像技术却打破了这一分辨率极限。 展开更多
关键词 显微成像技术 分辨率 细胞器 微观世界 光学 荧光成像技术 生理活动 分辨率极限
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基于复合卷积神经网络的图像超分辨率算法 预览
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作者 吴嘉昕 胡晓辉 张明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第13期186-192,共7页
针对卷积神经网络图像超分辨率算法中的映射函数容易出现过拟合、梯度弥散等问题,提出一种由卷积网络和反卷积网络构成的复合卷积神经网络算法。提出使用RReLUs和Softplus函数结合形式作为激活函数,有效改善了过拟合问题;采用附加修正... 针对卷积神经网络图像超分辨率算法中的映射函数容易出现过拟合、梯度弥散等问题,提出一种由卷积网络和反卷积网络构成的复合卷积神经网络算法。提出使用RReLUs和Softplus函数结合形式作为激活函数,有效改善了过拟合问题;采用附加修正系数的小批量梯度下降法,避免梯度弥散现象;利用反卷积网络实现高分辨率图像重建。实验证明新的网络模型有效改善了图像的清晰度和边缘锐化,在主观视觉效果和客观评价指标上都获得了显著提升。 展开更多
关键词 分辨率 分辨率 卷积层 反卷积层
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改进的稀疏表示超分辨率图像重建 预览
5
作者 廖成 郭心悦 韩彦芳 《软件导刊》 2019年第2期137-140,共4页
为了能从单幅低分辨率图像中利用超分辨率技术重建出高分辨率图像,提出一种基于稀疏表示的改进算法。首先求出在低分辨率图像过完备字典上的稀疏表示系数,将稀疏表示系数与高分辨率图像的过完备字典相结合,得到高分辨率图像块,再联合输... 为了能从单幅低分辨率图像中利用超分辨率技术重建出高分辨率图像,提出一种基于稀疏表示的改进算法。首先求出在低分辨率图像过完备字典上的稀疏表示系数,将稀疏表示系数与高分辨率图像的过完备字典相结合,得到高分辨率图像块,再联合输入的低分辨率图像块与生成的高分辨率图像块,求解出其在高低分辨率字典对上的稀疏系数,最后结合高分辨率图像字典,得到更加精确的高分辨率图像块。经仿真实验验证,该改进方法有效提升了重建图像质量,增强了重建图像的还原度。 展开更多
关键词 稀疏表示 分辨率 图像重建 高低分辨率图像块 稀疏系数
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基于深度跳跃级联的图像超分辨率重建
6
作者 袁昆鹏 席志红 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期235-244,共10页
针对模型VDSR(very deep super resolution)收敛速度慢,训练前需要对原始图像进行预处理,以及网络中存在的冗余性等问题,提出了一种基于深度跳跃级联的单幅图像超分辨率重建(DCSR)算法。DCSR算法省去了图像预处理,直接在低分辨率图像上... 针对模型VDSR(very deep super resolution)收敛速度慢,训练前需要对原始图像进行预处理,以及网络中存在的冗余性等问题,提出了一种基于深度跳跃级联的单幅图像超分辨率重建(DCSR)算法。DCSR算法省去了图像预处理,直接在低分辨率图像上提取浅层特征,并使用亚像素卷积对图像进行放大;通过使用跳跃级联块可以充分利用每个卷积层提取到图像特征,实现特征重用,减少网络的冗余性。网络的跳跃级联块可以直接从输出到每一层建立短连接,加快网络的收敛速度,缓解梯度消失问题。实验结果表明,在几种公开数据集上,所提算法的峰值信噪比、结构相似度值均高于现有的几种算法,充分证明了所提算法的出色性能。 展开更多
关键词 机器视觉 分辨率 深度学习 跳跃级联 梯度消失 特征复用 亚像素卷积 冗余性
机器视觉系统超分辨率图像准确识别方法研究
7
作者 陈威 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第6期105-108,共4页
为了能够准确识别超分辨率图像,提出了一种基于图像重构的神经网络图像识别方法.这种超分辨率图像识别方法采用Gamma方法去除机器视觉系统超分辨率图像中的无用信息,根据超分辨率图像的阈值对图像进行分割,并提取超分辨率图像的特征,重... 为了能够准确识别超分辨率图像,提出了一种基于图像重构的神经网络图像识别方法.这种超分辨率图像识别方法采用Gamma方法去除机器视觉系统超分辨率图像中的无用信息,根据超分辨率图像的阈值对图像进行分割,并提取超分辨率图像的特征,重构分割后的超分辨率图像,利用Hopfield神经网络实现对机器视觉系统超分辨率图像的识别.仿真实验结果证明,所提方法能够对机器视觉系统超分辨率图像进行准确识别,并且识别效率高、速度快. 展开更多
关键词 机器视觉系统 分辨率 图像识别
基于生成对抗网络的单帧遥感图像超分辨率 预览
8
作者 苏健民 杨岚心 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期202-207,214共7页
受成像设备、传输条件等因素限制,遥感图像的清晰度难以保证。图像超分辨率技术旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像,对遥感图像的高质量解译具有重要意义。针对传统方法依赖多帧图像序列、重建结果过于平滑等问题,提出一种基于边... 受成像设备、传输条件等因素限制,遥感图像的清晰度难以保证。图像超分辨率技术旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率图像,对遥感图像的高质量解译具有重要意义。针对传统方法依赖多帧图像序列、重建结果过于平滑等问题,提出一种基于边界平衡生成对抗网络的单帧遥感图像超分辨方法。生成器与判别器均设计成带跳跃连接的端到端自编码器结构,为增强生成图像质量及加速网络收敛,使用了一种基于判别器重构误差的损失函数。在NWPU-RESISC45数据集上的实验结果表明,该方法能够提供更多的高频信息,重建结果最接近真实图像,相较于邻近插值和双三次插值方法,PSNR提升约2.70dB,相较于其他基于深度卷积神经网络的方法,PSNR提升约0.72dB。 展开更多
关键词 遥感图像 分辨率 边界平衡生成对抗网络 自编码器 重构误差
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一种综合孔径微波辐射计成像处理算法 预览
9
作者 陈海建 丁孝永 王锐 《宇航计测技术》 CSCD 2019年第3期79-84,共6页
综合孔径成像是基于干涉仪成像原理实现的一种成像方式,其通过对干涉测量结果进行逆傅里叶变换得到场景的亮温分布,利用小波增强去噪算法在时域和频域同时对图像进行处理,增强需求信息抑制非必要信息,并附加特定的窗函数滤除杂波,提高... 综合孔径成像是基于干涉仪成像原理实现的一种成像方式,其通过对干涉测量结果进行逆傅里叶变换得到场景的亮温分布,利用小波增强去噪算法在时域和频域同时对图像进行处理,增强需求信息抑制非必要信息,并附加特定的窗函数滤除杂波,提高重建的微波辐射计图像的清晰度和平滑感。采用盲解卷的Lorentzian超分辨率算法提高成像的分辨力,较好的解决了天线口面尺寸与分辨力矛盾的问题。 展开更多
关键词 微波辐射计 小波增强 分辨率
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基于超分辨率和组稀疏表示的多聚焦图像融合 预览 被引量:1
10
作者 冯鑫 胡开群 +2 位作者 袁毅 张建华 翟治芬 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期90-101,共12页
提出一种基于超分辨率结合组稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法.首先,使用双三次插值方法增强源图像的分辨率及源多聚焦图像信息;然后采用自适应稀疏表示学习字典分别对没有明显主导方向和特定主导方向的图像块进行学习,并采用组稀疏表... 提出一种基于超分辨率结合组稀疏表示模型的多聚焦图像融合方法.首先,使用双三次插值方法增强源图像的分辨率及源多聚焦图像信息;然后采用自适应稀疏表示学习字典分别对没有明显主导方向和特定主导方向的图像块进行学习,并采用组稀疏表示模型对源多聚焦图像进行稀疏系数表示;最后采用最大l1范数来选择最终的表示系数向量.实验结果表明,所提方法克服了多聚焦图像融合易出现的低空间分辨率和模糊效果的缺点,具有更好的对比度和清晰度,主观视觉效果和客观指标均优于传统多聚焦图像融合方法,在三组图像融合结果的互信息指标上分别领先0.37、0.38和0.32. 展开更多
关键词 多聚焦图像 图像融合 组稀疏模型 分辨率 自适应稀疏表示
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基于LabVIEW的烟气速度场实时监测系统 预览
11
作者 刘鹏飞 周宾 +2 位作者 陶依贝 寇潇文 陈海轩 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2019年第7期72-77,共6页
针对我国燃煤电站对烟气流速实时测量的需求,深入研究了静电传感器的结构和速度场超分辨率重建方法,并结合LabVIEW的多板卡同步采集和实时处理技术,完成了速度场实时监测系统的开发。该测量系统可以实现SCR入口烟气流速的实时测量,并通... 针对我国燃煤电站对烟气流速实时测量的需求,深入研究了静电传感器的结构和速度场超分辨率重建方法,并结合LabVIEW的多板卡同步采集和实时处理技术,完成了速度场实时监测系统的开发。该测量系统可以实现SCR入口烟气流速的实时测量,并通过超分辨率重建算法实现速度场的实时重建和显示。利用优化后的静电传感器对电厂烟气的局部流速进行了测量,与皮托管相比,绝对误差小于0.36 m/s,标准差小于0.30 m/s。同时,利用现场实测数据模拟了SCR入口速度场的实时测量,重建的速度场与冷模试验速度场基本吻合。因此,该系统可实现SCR入口烟气速度场的实时测量。 展开更多
关键词 速度场 LABVIEW 静电 互相关 同步采集 分辨率
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一种基于超分辨率的叠栅条纹图像处理方法
12
作者 李默晶 王志乾 +1 位作者 杨文昌 刘绍锦 《激光与光电子学进展》 CSCD 北大核心 2019年第1期102-108,共7页
针对叠栅条纹图像在精密测量方面的应用需求,提出了一种基于图像局部自相似性和去块效应后处理的超分辨率算法。该算法利用叠栅条纹图像的局部自相似性,首先对原始低分辨率条纹图像插值,得到初始高分辨率图像,然后寻找各高分辨率图像块... 针对叠栅条纹图像在精密测量方面的应用需求,提出了一种基于图像局部自相似性和去块效应后处理的超分辨率算法。该算法利用叠栅条纹图像的局部自相似性,首先对原始低分辨率条纹图像插值,得到初始高分辨率图像,然后寻找各高分辨率图像块对应的低分辨率最优匹配块,从高、低分辨率图像块对中提取先验知识,完成单帧图像的超分辨率重建。本文算法对图像进行了块操作,在重建结果中引入了块效应。针对该问题,同时提出了一种能够快速消除块效应的后处理算法。结果表明,将本文两种算法结合使用,能够有效提高图像质量,同时消除重建图像中块效应的影响。本文算法不需要借助外部图像,计算复杂度低,适用于叠栅条纹图像超分辨率重建。 展开更多
关键词 图像处理 叠栅条纹 分辨率 自相似性 块效应
基于深度金字塔网络的Pan-Sharpening算法 预览
13
作者 方帅 方赛华 姚宏亮 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第10期1831-1837,共7页
为了利用高空间分辨率单波段的全色(PAN)图像和低空间分辨率的多光谱图像(MS)生成高分辨率的多光谱图像,提出一种基于深度金字塔网络的遥感图像融合(即pan-sharpening)算法,通过图像金字塔的方式逐层上采样来重构高分辨率的多光谱图像.... 为了利用高空间分辨率单波段的全色(PAN)图像和低空间分辨率的多光谱图像(MS)生成高分辨率的多光谱图像,提出一种基于深度金字塔网络的遥感图像融合(即pan-sharpening)算法,通过图像金字塔的方式逐层上采样来重构高分辨率的多光谱图像.在细节保持方面,针对全色图像和多光谱图像在尺度上跨度过大的问题,采用深度金字塔网络多尺度地融合全色图像的细节信息;在光谱保持方面,使用反卷积层代替传统的超分辨算法来上采样低分率的多光谱图像;最后将这2部分相加,得到最终的融合图像. GeoEye-1数据集上的实验结果表明,文中算法综合性能优于BDSD, PRACS, PNN and PanNet算法. 展开更多
关键词 卷积神经网络 图像金字塔 pan-sharpening 分辨率
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太赫兹图像的超分辨率重建 预览
14
作者 卢贺洋 苏胜君 +1 位作者 袁明辉 施伟斌 《红外技术》 CSCD 北大核心 2019年第1期59-63,共5页
太赫兹波相对于光波和红外而言,波长较长,因此太赫兹成像系统的空间分辨率较低。为了在一定程度上提高太赫兹图像的分辨率,提出了一种超分辨率重建方法。该方法基于深度学习,在原有残差结构上进行改进,加深了网络结构。对太赫兹图像进... 太赫兹波相对于光波和红外而言,波长较长,因此太赫兹成像系统的空间分辨率较低。为了在一定程度上提高太赫兹图像的分辨率,提出了一种超分辨率重建方法。该方法基于深度学习,在原有残差结构上进行改进,加深了网络结构。对太赫兹图像进行训练,拟合低分辨率和高分辨率图像之间的映射关系,能够实现在单个网络中同时处理多个尺度的超分辨率图像。实验结果表明,相对于一些传统的超分辨率重建方法,本方法在量化指标和视觉效果上都有一定程度的提升,且处理速度相对较快,能够满足安检系统中实时处理的要求。 展开更多
关键词 太赫兹图像 分辨率 深度学习
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一种基于扩散驱动先验技术的图像超分辨率重构方法 预览
15
作者 陈孟臻 陈莹 卢振坤 《河北师范大学学报:自然科学版》 CAS 2019年第2期104-111,共8页
当输入图像因污迹、噪声和采样而严重退化时,目前基于Papoulis-Gerchberg(PG)算法的大多数超分辨率方法表现不佳.因此,提出了一种基于扩散驱动先验和PG算法的超分辨率方法,能够在提高图像分辨率的同时,估计缺失的高频分量.首先提出了一... 当输入图像因污迹、噪声和采样而严重退化时,目前基于Papoulis-Gerchberg(PG)算法的大多数超分辨率方法表现不佳.因此,提出了一种基于扩散驱动先验和PG算法的超分辨率方法,能够在提高图像分辨率的同时,估计缺失的高频分量.首先提出了一种新型扩散驱动平滑的先验,能够在平坦和轮廓区域之间自动平衡作用,确保正则化水平以产生清晰图像.然后,将PG算法引入到迭代过程中,以估计重构场景中缺失的小规模特征.实验结果表明,相比现有的超分辨率方法,提出方法的峰值信噪比和结构相似指数结果更高,重构图像更加清晰且无伪影. 展开更多
关键词 分辨率 扩散控制 先验 Papoulis-Gerchberg 峰值信噪比 结构相似指数
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超分辨率卷积神经网络算法在高速摄影图像优化中的应用 预览
16
作者 高林 《载人航天》 CSCD 北大核心 2019年第4期514-517,共4页
针对高速摄影系统实时采集的图像几次局部放大后的优化问题,对超分辨率卷积神经网络算法(SRCNN)的非线性映射层进行调优,增大滤波器f2值,并与传统的双三次插值算法仿真处理后的结果进行比较。仿真结果表明:调优后的SRCNN算法具有更高的... 针对高速摄影系统实时采集的图像几次局部放大后的优化问题,对超分辨率卷积神经网络算法(SRCNN)的非线性映射层进行调优,增大滤波器f2值,并与传统的双三次插值算法仿真处理后的结果进行比较。仿真结果表明:调优后的SRCNN算法具有更高的平均峰值信噪比PSNR。 展开更多
关键词 高速摄影 分辨率 深度学习 图像优化
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基于MCA的压缩感知彩色图像超分辨率重建 预览
17
作者 叶坤涛 刘继锋 +1 位作者 郭振龙 贺文熙 《江西理工大学学报》 CAS 2019年第3期86-94,共9页
为了在无训练集的情况下,改善单幅彩色图像的超分辨率重建中容易出现的色彩失真、边缘模糊和混叠等问题,实现了一种基于形态成分分析的压缩感知彩色图像超分辨率重建算法.该算法先将彩色图像转换到YCbCr色彩空间,再将各色彩分量用形态... 为了在无训练集的情况下,改善单幅彩色图像的超分辨率重建中容易出现的色彩失真、边缘模糊和混叠等问题,实现了一种基于形态成分分析的压缩感知彩色图像超分辨率重建算法.该算法先将彩色图像转换到YCbCr色彩空间,再将各色彩分量用形态成分分析方法分解为边缘、纹理和平滑成分,然后对各成分进行压缩感知超分辨率重建,且将重建结果合成为高分辨率的色彩分量,进一步线性融合即得高分辨率彩色图像.仿真实验表明,与传统插值算法和其他形态成分分析相关算法相比,客观评价指标和主观视觉效果得到显著提高. 展开更多
关键词 分辨率 彩色图像 压缩感知 形态成分分析
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基于微透镜阵列型光场相机的多目标快速测距方法
18
作者 孙福盛 韩燮 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期192-199,共8页
以LYTRO相机为例,提出一种基于微透镜阵列型(MLA)光场相机的多目标快速测距方法。该方法的研究过程分为三个部分:第一部分,通过对原始数据进行点扩展函数计算及色彩恢复,并对数据进行超分辨处理,获取重聚焦序列图像,完成对待测目标的预... 以LYTRO相机为例,提出一种基于微透镜阵列型(MLA)光场相机的多目标快速测距方法。该方法的研究过程分为三个部分:第一部分,通过对原始数据进行点扩展函数计算及色彩恢复,并对数据进行超分辨处理,获取重聚焦序列图像,完成对待测目标的预处理过程;第二部分,利用三角形定理,通过贴片的方法,提出一种直接测距法;第三部分,对现有的相对测距法进行超分辨处理,大幅提高算法精度,同时利用改进型的拉普拉斯算子验证算法的正确性。最后将这两种算法结合,即得到一种MLA光场相机的多目标快速测距算法。实验证明,对于少量待测物体,直接测距法精度高,速度快;对于数量较多的待测物体,将直接测距法与相对测距法相结合,不但能够保证精度,还可以提高时效性。该方法为光场相机深度获取、三维重建等方面的研究提供了重要的数据参考及较为精准的评价依据。 展开更多
关键词 机器视觉 快速测距 微透镜阵列型光场相机 分辨率 多目标
基于细分模型的深度图像超分辨率重建方法 预览
19
作者 黄廉珂 檀结庆 +1 位作者 何蕾 彭凯军 《合肥工业大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2019年第8期1142-1148,共7页
深度相机在最近几年越来越流行,然而受限于设备,通过深度相机获取的深度图像分辨率不高。文章提出了一种新的方法来提高这类图像的分辨率。首先通过细分模型构建目标分辨率图像的边界图,并通过“节点压缩算法”生成光滑的边界图;其次在... 深度相机在最近几年越来越流行,然而受限于设备,通过深度相机获取的深度图像分辨率不高。文章提出了一种新的方法来提高这类图像的分辨率。首先通过细分模型构建目标分辨率图像的边界图,并通过“节点压缩算法”生成光滑的边界图;其次在该边界图的基础上,利用改进的联合双边滤波来重建高分辨率深度图像。该文提出的方法不仅降低了边界的锯齿现象,且具有良好的保形性。实验结果表明,该方法优于经典的方法。 展开更多
关键词 深度图像 分辨率 细分模型 联合双边滤波
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基于低秩矩阵分解的深过冷熔体图像超分辨率重建 预览
20
作者 王月海 崔仕明 《北方工业大学学报》 2019年第2期9-15,共7页
针对深过冷熔体图像分辨率低,包含信息量少的问题,本文提出一种基于低秩矩阵分解与图像自相似性的超分辨率重建算法.该算法首先利用图像自相似性构造图像金字塔,进一步创建内部样本库进行字典学习.再根据学习到的高低分辨率字典对将输... 针对深过冷熔体图像分辨率低,包含信息量少的问题,本文提出一种基于低秩矩阵分解与图像自相似性的超分辨率重建算法.该算法首先利用图像自相似性构造图像金字塔,进一步创建内部样本库进行字典学习.再根据学习到的高低分辨率字典对将输入的低分辨率深过冷熔体图像进行重建,增加其分辨率.然后利用低秩矩阵分解对重建后的高分辨率图像进行优化,去除在重建阶段引入的误差信息,最终得到更加接近真实场景的高分辨率深过冷熔体图像.通过仿真实验结果表明,本文提出的方法可以更好地重建出深过冷熔体所特有的高频细节与边缘纹理. 展开更多
关键词 深过冷熔体 低秩矩阵分解 字典学习 分辨率
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