2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、近年來(lái),超分辨率重建技術(shù)已經(jīng)成為了目前國(guó)內(nèi)外信號(hào)與圖像處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問(wèn)題之一。超分辨率重建技術(shù)依托信號(hào)估計(jì)理論,克服了成像系統(tǒng)自有的分辨率限制,以達(dá)到提高圖像質(zhì)量的目的。1984年,Tsai和Huang首次提出使用低分辨率、欠采樣的圖像序列來(lái)生成高分辨率圖像的思想,并提出了頻域逼近的方法。盡管單幀圖像的超分辨率重建算法還無(wú)法恢復(fù)衍射頻率極限以外的圖像信息,但是在某些特定的條件下,特別是在對(duì)圖像處理提出實(shí)時(shí)性要求的情況下,單幀圖像的超

2、分辨率重建算法的性能顯得十分的重要。單幀圖像的超分辨率重建算法往往是多幀圖像超分辨率重建算法的基礎(chǔ)。因此,對(duì)于單幀圖像的超分辨率算法的研究具有很重要的應(yīng)用價(jià)值和意義。
  當(dāng)前,在各種針對(duì)單幀圖像超分辨率的算法中,以插值原理作為基礎(chǔ)的超分辨率重建算法具有良好的應(yīng)用性能。常用的方法有最近鄰插值法、雙線性插值和牛頓插值法等等。這些方法都是根據(jù)插值公式直接求得重建的超分辨率圖像的差值結(jié)果,往往忽略了源圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的相關(guān)性對(duì)插值結(jié)果的

3、影響,使得高分辨率圖像的細(xì)節(jié)丟失嚴(yán)重、出現(xiàn)邊緣模糊和質(zhì)量下降。
  本文針對(duì)牛頓插值算法信息利用率不高的缺點(diǎn),提出了一種改進(jìn)的單幀圖像超分辨率算法。利用源圖像中的像素點(diǎn)信息,同時(shí)從多個(gè)方向計(jì)算牛頓插值結(jié)果,并根據(jù)源圖像中各像素點(diǎn)的相關(guān)性通過(guò)融合計(jì)算獲得超分辨率圖像的插值結(jié)果。該方法既提高了源圖像中信息的利用率,又減少了超值誤差的累積。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用改進(jìn)方法所獲得的插分辨率圖像更細(xì)膩清晰,尤其圖像邊緣區(qū)域所包含的大量細(xì)節(jié)信息

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