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本文献介绍了如何从合成孔径雷达提取内波要素
采用求解正则化函数的方法求解图像去噪重建问题,并对修复结果使用pnsr和ssim方法进行评估,具体使用方法见文档中使用说明。
在过去的几十年中,已经提出了许多放大算法,其中大部分集中在边缘结构的平滑重建上。 但是,边缘重建会破坏角,从而产生令人不快的圆角结构。 在这项工作中,基于对拐角强度的新度量和曲率下的水平集运动理论,指
针对当前的图像重构方法在对多帧超分辨率图像复原时,存在明显的模糊效应与振铃效应的不足,提出增益映射控制耦合局部正则化的图像重构算法。首先,通过对低分辨率图像中亚像素的移动进行分析,构建高低分辨率图像的
本文在图像稀疏性先验的基础上#引入局部 AC 模型 和非局部自相似性作为图像额外的先验信息#提出了非局 部正则化的 [+ 图像重建模型#并给出了相应的数值求解算 法$
针对以往的以文字结体为研究对象的离线笔迹特征提取方法在文本相关度较低时无法获取稳定特征的问题,提出了一种以笔画为研究对象的笔迹伪动态特征提取方法,摆脱了结体依存性的束缚。引入概率统计思想,采用网格窗口
非局部的变分正则化图像放大算法,主要提出一种新的图像放大算法
提出一种正则化广义逆ERT 图像重建算法, 利用ERT 仿真软件得到的数据进行图像重建。与 常用的ERT 图像重建算法进行比较, 重建出的图像经过统一的门限滤波后, 反投影算法、 灵敏度系数算 法和正
将多个图片合成一副图片图像变换-图像合成
基于正则化的水平集算法能够自动得到目标物体的分割轮廓,而且必须要使初始轮廓在物体之外或在物体之内,才能很好地得到分割结果。
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