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基于稀疏编码的单幅图像超分辨率重建效果较好,但其计算量大、计算复杂,较低的超分速度阻碍了实时应用。为提高超分速度,提出一种基于图像块处理的快速超分辨率重建算法。先将特征提取后的图像块用均值和方差对分成
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
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。
该文档详细介绍了基于listmode数据格式的PET图像重建算法。
基于二维奇异值分解的人脸图像超分辨率重建算法研究，王曼，梁莉莉，本文提出了一种基于二维奇异值分解（Two-dimensionalSigularValueDecomposition,2DSVD）的具有噪
针对目前图像超分辨率重建效果欠佳的问题,提出一种基于加权随机森林的图像超分辨率重建算法.利用随机森林对图像块的特征进行聚类,并引入岭回归模型建立每类叶子结点中高、低分辨率图像块的映射关系,重建时根据测
超分辨率图像复原是当今一个重要的热门研究课题.鉴于双边滤波优良的噪声抑制性和鲁棒的边缘保持性,提出一种双边滤波导出的广义MRF(Markovrandomfield)图像先验模型.广义MRF模型不仅继承
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