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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文檔簡(jiǎn)介

1、由于硬件設(shè)備和環(huán)境等因素的限制,很多情況下,我們采集到的圖像分辨率并不理想。如果通過改進(jìn)硬件設(shè)備或改善圖像的采集環(huán)境來提高圖像的分辨率,代價(jià)可能比較高甚至是不現(xiàn)實(shí)的。所以通過用軟件的方法來對(duì)圖像的分辨率進(jìn)行提高就成為一種實(shí)際可行的方法。超分辨率重建技術(shù),就是利用數(shù)字圖像處理的技術(shù)對(duì)單幅低分辨率圖像,或者同一場(chǎng)景下的多幅低分辨率圖像,進(jìn)行高頻細(xì)節(jié)信息的重建。該技術(shù)在視頻監(jiān)控、醫(yī)學(xué)成像、衛(wèi)星遙感等方面有著廣闊的應(yīng)用前景。
  本文圍繞

2、基于學(xué)習(xí)的單幅圖像的超分辨率重建技術(shù),對(duì)基于稀疏表示與字典學(xué)習(xí)的算法作了系統(tǒng)深入的研究,并提出了利用自相似性與字典鄰域進(jìn)行重建的算法。本文的主要內(nèi)容有:
  首先對(duì)當(dāng)前流行的超分辨率重建算法進(jìn)行了概述,由于傳統(tǒng)的基于插值和重建的方法的自身的局限性,很難有新的突破,因此我們重點(diǎn)對(duì)基于學(xué)習(xí)的超分辨率技術(shù)進(jìn)行了研究,并對(duì)各個(gè)算法進(jìn)行了比較,從而有助于后續(xù)算法的選擇。
  其次對(duì)當(dāng)前熱門的稀疏表示理論進(jìn)行了深入的探討,從樣本的選擇,

3、字典的訓(xùn)練,以及參數(shù)的調(diào)整進(jìn)行了研究,其中對(duì)于稀疏參數(shù)的選擇,字典原子的建立做了重點(diǎn)研究。
  最后在前文研究的基礎(chǔ)上,提出了基于圖像自相似性與字典鄰域的超分辨率重建算法。該算法無(wú)需外部圖像作為訓(xùn)練集,而是利用輸入圖像本身自身尺度,以及不同尺度下圖像的自相似性構(gòu)建一個(gè)圖像金字塔,進(jìn)而獲得高低分辨率的圖像集合。利用這個(gè)集合訓(xùn)練字典,并對(duì)每一個(gè)字典基元構(gòu)造字典鄰域,對(duì)輸入圖像的每一個(gè)圖像塊選擇最相近的字典鄰域,從而重建超分辨率圖像。這

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