图像的超分辨重建

Image super resolution implementation

提出了一种基于运动估计和图像重叠取中值相结合的超分辨率重建算法（采用预滤波梯度法进行运动估计）。仿真实验的结果表明，该方法不仅能够通过较小的运算量得到较为清晰的重建图像，而且对图像噪声有着十分理想的抑

一种稳健的超分辨率图像重建算法，李淑静，邵峰晶，针对超分辨率图像重建算法多存在的计算量大、收敛慢且收敛稳定性不高，降噪能力差的问题，提出一种稳健的正则化超分辨率图像重建

近几年虽然基于神经网络的超分辨率重建技术发展迅速,但仍然存在不易找到合适尺寸的卷积核、网络层数过深导致收敛缓慢等缺点。为此,提出了一种能多尺度提取特征并包含多重残差的网络模型。低分辨率图像输入网络,通

近几年应用在单幅图像超分辨率重建上的深度学习算法都是使用单种尺度的卷积核提取低分辨率 图像的特征信息,这样很容易造成细节信息的遗漏。另外,为了获得更好的图像超分辨率重建效果,网络模型也不 断被加深,伴

利用图像非局部不连续性测度的概念,建立了面向图像超分辨的非局部正则化能量泛函和相应的变分框架.理论分析了该框架与目前关于双边滤波等一类广义邻域滤波器和经典的变分偏微分方程模型之间的联系.推导了该非局部

SAR图像目标识别是SAR图像应用中非常重要的环节，但由于SAR图像中相干斑噪声的存在，使得传统方法不能很好地对SAR图像进行分类识别。结合不变矩特征提取和支持向量机分类方法的优势，提出了一种有效的S

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

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主要是收集了2015-2019(CVPR,ECCV,ICCV)基于深度学习的图像超分辨率算法论文合集。