基于学习的超分辨率相关论文
Contourlet变换应用于图像复原时容易引入伪吉布斯现象。非下采样Contourlet变换(NSCT)具有平移不变性,能够克服伪吉布斯现象,但是......
由于采集到的车牌图像分辨率较小,为获取高分辨率的图像,提出基于马尔可夫随机场模型的车牌图像超分辨率复原算法。首先对图像进行......
本文针对目前大多数基于学习的超分辨率算法由于"分类算法"造成的"量化"误差的问题,提出了基于SVR的人脸图像超分辨率算法.算法首......
为了不改变成像硬件条件,通过软件方法提高SAR图像分辨率,提出一种马尔可夫随机场（MRF）模型和Shearlet变换相结合的超分辨率复原方法......
传统的基于学习的超分辨率算法普遍采用样本库来训练字典对,训练时间长且对样本库依赖较大。针对传统算法的不足,提出一种新的单张......
本文从算法、系统、标准、应用方面阐述了人脸识别综合技术的发展。在算法方面,介绍了基于深度学习的人脸识别;在人脸识别系统方面......
提出的基于多分辨率塔式结构的幻觉脸算法,使用改进的图像金字塔建立标准人脸训练库作为学习模型,能在多尺度、多分辨率上训练出更......
提出了基于偏最小二乘法回归的超分辨率复原算法.介绍了偏最小二乘法回归算法的原理,研究和分析了基于偏最小二乘法回归的超分辨率......
提出了基于核偏最小二乘算法(KPLS)回归的超分辨率复原算法。该算法首先将高低分辨率图像块的高频信息和中频信息作为建立回归关系......
超分辨率技术是由低分辨率图像复原出高分辨率图像的技术。针对人脸图像进行基于学习的超分辨率技术研究,将流形学习算法融入到超......
提出一种利用广义非局部均值和自相似性的图像超分辨率算法.该算法不仅利用图像的自相似性将低分辨率图像与其下采样图像作为一个......
