基于學(xué)習(xí)和全變分正則化的超分辨率圖像復(fù)原問題的研究.pdf_第1頁
已閱讀1頁，還剩48頁未讀， 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明：本文檔由用戶提供并上傳，收益歸屬內(nèi)容提供方，若內(nèi)容存在侵權(quán)，請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡介

1、圖像的分辨率表征了圖像詳細(xì)信息的豐富程度。提高圖像的分辨率是圖像處理及計算機(jī)視覺領(lǐng)域研究的重要課題。圖像超分辨率復(fù)原是提高圖像分辨率的方法之一。超分辨率圖像復(fù)原主要依靠軟件技術(shù)，突破了傳統(tǒng)的依靠硬件設(shè)備性能得到高分辨率圖像的限制，降低了成像成本，目前已經(jīng)在遙感、醫(yī)學(xué)成像、視頻監(jiān)控、數(shù)字媒體等諸多領(lǐng)域表現(xiàn)出巨大的發(fā)展?jié)摿ΑＱ芯砍直媛蕪?fù)原技術(shù)是一個非常有意義的研究課題。
　　由于全變分在圖像處理中可以很好的保留圖像邊緣信息，全變分思

2、想一直在圖像處理領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。而基于學(xué)習(xí)的超分辨率圖像復(fù)原方法是目前超分辨率圖像復(fù)原研究的一個重要方向。本文針對單幅圖像的超分辨率復(fù)原問題，主要研究了基于學(xué)習(xí)的超分辨率復(fù)原方法以及全變分在圖像處理中的應(yīng)用。論文的主要內(nèi)容及結(jié)論如下：
　　1.本文在基于學(xué)習(xí)的超分辨率圖像復(fù)原方法的基礎(chǔ)上，將全變分最小化(TV)正則項引入到基于學(xué)習(xí)的圖像復(fù)原模型中，提出一種基于全變分正則化的學(xué)習(xí)方法的模型。
　　2.針對提出的超分辨率圖像

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明，都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等，如果需要附件，請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙，網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽，若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間，僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理，對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯，并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容，請與我們聯(lián)系，我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論