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一本关于超分辨率重建的书，适合新手（superresolution），包括超分辨率基本定义，基本算法，配准基本算法等
超级resolución2x: Modelado y Entranamiento: 阿根廷国立大学数学与系统科学学院(MUSIANI)于2020/21年间在阿根廷国立大学计算机科学与工程系(MEIAN
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提出一种参数自适应的在线字典学习图像超分辨率重建算法。在经典的稀疏表示算法框架下,运用在线字典学习方法来提高字典学习的精度。通过参数自适应方法灵活调整稀疏重建阶段的正则化参数,并依据每个图像块的特点自
高分辨率的磁共振图像可以提供更加清晰的解剖图像，从而促进疾病的早期诊断。但是医疗成像系统的固有缺陷，使得高分辨率医学图像的获取面临许多问题，解决这类问题的方法之一就是使用超分辨率重建技术。针对医学图像
对于目前图像超分辨率重建算法中的问题，忽略重建图像结构性和重建过程中丢失高频信息，提出了一种基于多字典的单幅图像超分辨率重建算法。在字典学习阶段根据每个图像块的主方向角，对所有训练图像块进行聚类并训练
基于深度网络的单幅图像超分辨率重建，曾坤，李翠华，本文提出了一种全新的基于深度网络的单幅图像超分辨率重建算法。该方法首先通过自编码器得到图像的内在表示，然后通过深度网络学
基于多特征的红外图像超分辨率重建，杨晓敏，韦帅方，在超分辨率研究过程中，人们发现图像块的特征提取是决定超分辨率重建质量的重要环节。图像特征直接表达图像块的结构信息。传统的
图像去噪是图像处理中一个重要而又富有挑战性的课题。已有的图像去噪算法对噪声模型作出假设,在达到假设条件时取得较好的去噪效果。这类算法不能完全去除噪声,而且会削弱图像信号的细节。把图像和噪声看作是互相独
提出了小波域在中频可调节系数范围δ和θ之间保持直方图统计特性不变的安全密写方案。该方案不仅能抵抗直方图统计分析，还能抵抗压缩编码。实验对比表明，安全性明显提高。
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