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基于稀少表示的图像超辨别率重构算法研究

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毕业论文范文题目:基于稀少表示的图像超辨别率重构算法研究,论文范文关键词:基于稀少表示的图像超辨别率重构算法研究
基于稀少表示的图像超辨别率重构算法研究毕业论文范文介绍开始:
【论文摘要】:图像超辨别率重构技巧是利用同一场景下一帧或一个序列低辨别率图像来估计一帧或一个序列高辨别率图像的数字信号处理技巧。图像超辨别率重构技巧可能冲破图像采集体系的硬件限度,利用图像本身的冗余信息以及先验常识,通过软件方法进步图像品质。目前,超辨别率重(略..)构技巧已经广泛利用于公共保险、遥测遥感、医学影像以及高清楚度电视等范畴。本文利用图像的稀少性先验常识,针对单帧图像超辨别率重构问题进行研究,重要有以下三个方面:首先,针对传统插值方法产生边沿含混的毛病,提出了基于三次样条插值跟方向插值融合的重构(文章此处忽略..)算法。利用图像在小波域的稀少性辨别图像的平滑区域与边沿,并利用图像梯度信息对边沿方向进行断定,对平滑区域跟边沿区域分辨采取三次样条插值跟方向插值重构。实验成果表明融合插值的方法可能获得清楚的边沿。其次,针对现有稀少表示算法字典单一,不能最稀少表(本文此处忽略..)示不同类型图像块的毛病,提出基于图像块分类稀少表示的重构算法。将图像块分为平滑、不同方向的边沿跟不规矩构造多个类型,并练习各自对应的高、低辨别率字典进行重构。实验成果表明算法重构图像的视觉后果较好,并且算法速度有必定进步。最后,将图像块分类稀少(文章此处忽略..)表示实际利用到紧缩传感图像重构当中,提出基于图像块分类字典跟双树复数小波双层稀少表示的紧缩传感图像重构算法。先利用分类字典进行分块重构,而后利用图像在双树复数小波下的稀少性,通过迭代紧缩算法进步重构图像品质。实验成果表明了算法的有效性。


以上为本篇毕业论文范文基于稀少表示的图像超辨别率重构算法研究的介绍部分。
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