泛锐化的空间Hessian特征指导变分模型

在本文中,我们提出了一种用于全锐化的新的空间-黑森州特征引导变分模型,该模型旨在从低分辨率的MS图像和具有高空间分辨率和光谱分辨率的全锐化多光谱(MS)图像中获得高分辨率全色(PAN)图像。 首先,我

在本文中,提出了一种新的泛锐化变分方法,以从低分辨率MS图像和高分辨率全色(PAN)图像获得高分辨率多光谱(MS)图像。除了使用数据生成保真度项和基于小波的光谱信息保留项外,我们还将PAN图像的Hes

流行的强度-色相饱和度(IHS)泛锐化方法可以在遭受某些光谱失真的同时提供较高的空间质量,这主要是因为它无法估计准确的强度图像来替代IHS空间中的原始强度图像。 为了克服这一缺点,本文特别采用变分互补

在非局部全变分模型的基础上引入了傅里叶变换，把空间频率域非局部全变分作为规整化项构造目标函数，并通过快速组合分裂算法重建目标图像。

LIME:Low-lightIMageEnhancement，2017TipxiaojieGuo文章代码，亲测可以使用，Retinex的总变分模型，可以达到很好的效果。文章原理并不是很深奥，有问题可以

我们通过变分方法研究了在有限温度下5D U(1)标量模型的有效电势,并在S 1和S 1 / Z 2上进行了压缩,以及通过平凡尺寸缩减获得的相应4D模型。 我们对标量场的热质量相对于Wilson线相位的

论文《向量空间模型中特征加权的研究》，和大家分享～

本篇文章主要介绍了C#中泛型接口的抗变和协变的相关知识。具有很好的参考价值,下面跟着小编一起来看下吧

基于Matlab的图像空间锐化处理，包含梯度法、罗伯特梯度法、拉普拉斯算法

针对图片中文字对视觉的影响,提出基于TV模型的图片文字干扰消除算法。采用Roberts算子与二值形态学对待处理图片中干扰文字区域进行检测与准确定位,将已确定的干扰文字区域作为TV模型的约束条件进行求解