超辨别率图像及视频序列重建中的算法研究

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超辨别率图像及视频序列重建中的算法研究

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毕业论文范文题目：超辨别率图像及视频序列重建中的算法研究，论文范文关键词：超辨别率图像及视频序列重建中的算法研究
超辨别率图像及视频序列重建中的算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像超辨别率重建技巧是采取信号处理技巧从单帧或多帧低辨别率图像序列重建出高辨别率品质图像的技巧。它可能在必定程度上打消因为图像离散化跟图像退化引起的空间时光辨别率降落的不利影响,补充原有图像空间时光辨别率的不足,获得更加清楚的图像。图像超辨别率重建技巧在遥感、军事、医学成像、公共保险等范畴均有广阔的利用前景。本文缭绕图像超辨别率重建技巧研究了相干的单帧图像超辨别率重建算（略..）法、图像配准算法、视频图像序列超辨别率重建算法,以及在重建研究前一阶段对图像进行了噪声滤除预处理。具体而言,本文的重要研究内容包含以下多少个方面:1.介绍了图像超辨别率重建实际;分析了图像及视频序列超辨别率重建问题的数学模型;瞻望了图像超辨别率重建的技巧前景。2.噪声图像的预处理。超辨别率图像重建技巧属于像素级图像融合范畴,对失真退化图像直接进行融合必定导致图像噪声融入融合（文章此处忽略..）成果,为了获得较好的融合后果,在进行重建之前,本文首先对图像进行了噪声滤除预处理,为下一阶段的重建工作做筹备。因为在实际的图像通信体系跟图像处理体系中,被引入的各种烦扰跟噪声大部分以加性噪声为主,所以本论文重要对椒盐噪声、高斯噪声的滤波方法进行了研究与利用。3.从插值技巧跟神经网络融合技巧两方面提出了针对单帧图像的超辨别率重建。第一部分,本文在对前人提出的插值算法研究与分（本文此处忽略..）析的基本上,引入双通道插值的思维,利用两种不同的插值技巧对图像不同区域进行处理,降落了整体运算量的同时保障了插值点的各方向最佳相干性,插值重建后果良好。第二部分,以高斯金字塔构造解码算法原理为基本,本文提出了基于SGNN融合技巧的单帧图像超辨别率重建算法。该算法利用SGNN神经网络融合新的高频子图像,达到重建目标。4.视频序列超辨别率重建,重要缭绕配准跟重建算法而开展。第（略..）一部分,提出了基于六参数仿射模型的改进Keren算法。利用这种算法进行图像配准研究,以断定帧间亚像素地位关联,为超辨别率重建进行数学建模做筹备。第二部分,进行视频序列超辨别率重建算法研究,并提出将LMS自适应滤波方法利用于存在数据“异样点”影响的视频图像序列超辨别率重建。该算法通过公道抉择步长,打消“异样点”影响,使得重建后果更佳,并且算法存在鲁棒性。

以上为本篇毕业论文范文超辨别率图像及视频序列重建中的算法研究的介绍部分。

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