基于帧间去相关的超光谱图像压缩方法

针对多帧低分辨率图像重建问题,提出了基于稀疏编码和随机森林的超分辨率算法。首先,使用高分辨率训练图像和低分辨率训练图像获取高分辨率字典;然后,使用重叠块缓解块边界的振铃现象,并使用反向投影保证全局一致

针对高光谱图像在获取过程中存在多种不同程度退化的问题,提出一种基于张量截断核范数和空谱全变差正则化模型,实现了高光谱图像的超分辨重构。首先分析高光谱图像的两种先验信息:空谱低秩先验和空谱稀疏先验;利用

利用层间相关性的岩心CT图像半自动分割方法

基于参考的图像超分辨率重建相关工作.doc

经典去噪方法的讨论 对于常用的中值，均值，维纳斯滤波进行了对比

雾天的交通影响着人们的出行,是否可以安全的出行是人人所关心的问题.为获取含雾图像更多的特征信息,提出一种基于小波变换的交通图像去雾方法.一方面在RGB颜色空间对图像进行直方图均衡处理来增强图像的整体的

针对P-M非线性扩散模型以及自蛇模型对图像滤波的不足，为了充分利用两种模型各自的优势，提出了一种新的基于自蛇模型与P-M扩散模型相混合的去噪方法，同时在其扩散方程中添加了忠诚项，这样噪声去除与边缘保留

由何恺明教授发布的基于暗原色先验的单一图像去雾方法论文的中文翻译

给定一个度量空间中的一组数据点集，k邻域问题在于对于某个数据点求出按照该空间的距离度量离数据点最近的k个数据样本。目前主要有2种方法，一种是基于立方体分割形成的三维立方体体素索引数组的体素栅格（CG（

现有小波去噪方法大致可分为3类：(1)空域相关去噪，利用信号小波系数在各尺度间具有相关性去噪；(2)基于奇异性检测的去噪，利用信号和噪声具有不同的奇异性去噪；(3)小波域阈值去噪，根据幅值较大的系数由