基于稀疏表示的图像超分辨率算法研究,章权兵,陈亚东,图像超分辨率是指从场景的一幅或者多幅低分辨率图像中重构出一幅高分辨率图像。基于稀疏表示的超分辨率技术是目前较为先进的算法
Contourlet变换应用于图像复原时容易引入伪吉布斯现象。非下采样Contourlet变换(NSCT)具有平移不变性, 能够克服伪吉布斯现象, 但是由于基于学习的超分辨率复原需要建立不同分辨率的关
以LYTRO相机为例,提出一种精确色彩矢量约束下的光场图像超分辨率算法。根据相机内部微透镜阵列按六边形分布的特点,结合点扩散函数,及相机探测器阵列上滤光片的排列方式,计算了每个单一像素点的RGB色彩分
基于自适应多字典学习的单幅图像超分辨率算法
图像超分辨率重构是指由低分辨率图像来获得高分辨率图像的过程。为了能够有效地重构出高分辨率图像,提出一种基于图像局部自相似性的超分辨率快速重构算法。该算法首先利用四叉树分割的知识对低分辨率图像进行自适应
matlab实现的序列图像超分辨率程序,包括多种运动检测和超分辨率算法
这篇文章是2012年发表的,讲述了基于插值的方法做超分辨率,将差值方法转化为矩阵填充问题来求解!
讲述了一中新的稀疏表示超分辨率的方法,对稀疏表示超分辨率的研究有很大的帮助!
里面总结了一些超分辨学习的pdf和word,适合刚入门的同学看看。
电磁超分辨率特性研究概述,高强,王晓华,传统的成像受瑞利判据限制分辨率已不能满足相关领域的实际应用,突破衍射极限实现超分辨率越发显得必要。本文简要回顾了超分辨率�
