多分辨率图像的融合策略是提升融合图像质量的关键。目前常用的融合策略都没有直接考虑融合图像的纹理信息,根据灰度共生矩阵(GLCM)能较好地反映纹理粗糙度和方向的特点,提出了一种结合灰度共生矩阵的多分辨率
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谷歌2016图像超分辨率论文源码,RAISR:RapidandAccurateImageSuperResolution,宣称是可以在重建质量不差情况下,速度比目前算法如A+之类,能够有10到100倍性
一种基于参考高分辨率图像的视频序列超分辨率复原算法,王素玉,沈兰荪,本文提出一种基于参考高分辨率图像和最大后验概率约束优化相结合的视频序列超分辨率复原方法。该算法以同一场景获取的单帧高分辨
基于边缘特征的图像分割算法中,能够准确地检测出边缘是进行图像分割的前提和关键。针对目前遥感图像分割算法普遍存在鲁棒性差、易发生边缘信息缺失以及适用范围较窄的缺点,提出了一种基于改进Canny边缘检测的
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MeanShift算法广泛应用于自然场景图像和医学图像分割中,针对MeanShift算法分割遥感图像的边界模糊和精度不高的问题,文中提出一种全新的基于LBP纹理特征的MeanShift遥感图像分割方法