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1.
基于近场光学超衍射分辨力的高密度光存储   总被引:10,自引:2,他引:8  
本文从近场光学的基本理论出发,在介绍近场光学超衍射分辨存储原理的基础上,对探针扫描显微术、超分辨力近场结构两种主要方案的实现方法和研究状况作了详细的阐述,并对其未来的发展趋势进行了展望。  相似文献
2.
超分辨力图像处理技术进展及在遥感中的应用   总被引:10,自引:6,他引:4  
介绍了超分辨力图像复原处理技术在国内外的进展,着重介绍了基于Baves分析的单幅图像超分辨力算法——基于Poisson分布的最大似然法(PML)、基于Poisson分布的最大后验概率法(PMAP)和基于Markov约束的Poisson分布的最大后验概率法(MPMAP)以及基于多画幅MPMAP超分辨力复原算法,并给出了单幅MPMAP法以及多画幅MPMAP超分辨力复原算法处理实际遥感图像数据源的结果,表明超分辨力图像处理技术在遥感成像领域具有良好发展和应用前景,有效实现了遥感图像中高频分辨力的复原。  相似文献
3.
基于超分辨力图像复原算法的模糊系统辨识   总被引:6,自引:4,他引:2  
由于利用已有的知识和经验得到的点扩散函数(PSF)估计值与真实值之间的偏差会直接影响图像复原质量。为准确地估计PSF,使其向真实的点扩散函数类型和参量逼近,采用超分辨力图像复原MPML算法同几种常用的数字图像去模糊处理进行比较分析,通过实验表明:MPML算法具有其他几种算法的优势,同时减少了对原有信息的丢失;在此基础的同时,按照点扩散函数的分类,分析了点扩散函数的不同估计值及其对图像复原的影响,提出基于超分辨力图像复原算法的图像细节评价参数D,保证了复原图像主观效果和评价参数的一致性。对于模糊图像的系统辨识及其图像复原问题的解决具有实际意义,但对于附加较大噪声条件下的图像复原仍是需要进一步研究的问题。  相似文献
4.
基于Poisson-Markov场的超分辨力图像复原算法   总被引:5,自引:0,他引:5       下载免费PDF全文
 图像的超分辨力复原和信噪比的提高是图像复原追求的目标.Poisson-ML图像复原方法(PML)具有很强的超分辨力复原能力,但在复原过程中会产生振荡条纹且对带噪较大的图像不能取得理想的复原效果.在Poisson和Markov分布假设的基础上,提出基于Poisson-Markov场的超分辨力图像复原算法及其正则化参数的自适应选择方法(MPML).实验表明,MPML算法不但具有很好的超分辨力复原能力,而且能有效减少和去除复原图像中的振荡条纹,对于带噪较大的图像也能取得理想的复原效果,因此其图像复原质量明显好于PML算法.正则化参数能被自动优化地选择且与图像复原的迭代运算同步进行.  相似文献
5.
基于后小波处理的超分辨力图像复原算法   总被引:3,自引:2,他引:1       下载免费PDF全文
介绍了最大后验概率(MAP)复原超分辨力算法发展现状,然后着重介绍了基于Markov随机场的泊松最大后验概率复原算法(MPMAP)和小波滤波方法。以MPMAP算法为基础,提出了基于后端小波滤波处理和Markov分布的最大后验概率算法(PWMPMAP),试验证明这种算法具有很强的抑制噪声和振铃现象的能力,与MPMAP算法相比,复原效果明显提高,对红外热图像等低信噪比图像尤为有效,以30 dB的红外“建筑物”图像为例,相对MPMAP算法,峰值信噪比(PSNR)可以提高0.4 dB左右。  相似文献
6.
基于正交冗余采样的超分辨信号谱估计   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
该文提出了一种通过冗余采样进行信号谱估计的新方法,它充分利用冗余采样产生的频谱带限特性,通过对自相关矩阵进行秩1分解的方法来获得信号谱的超分辨估计。与MUSIC、AR等其他超分辨方法相比,这种方法具有更低的信噪比门限和更高的分辨力。  相似文献
7.
人们已经提出了改善频谱分辨力或角分辨力的一些方法。这些方法产生于完全不同的应用场合,很难加以比较。本文收集了将这样的方法应用于相控阵雷达的角分辨力的情况。我们列举了主要的方法及其特性,并指出了雷达实际应用中的约束条件。  相似文献
8.
9.
简要介绍了基于稀疏字典约束的超分辨力重建算法,提出了具有低复杂度的基于K均值聚类的自适应稀疏约束图像超分辨力重建算法.所提算法从两个方面降低其计算复杂度:分类训练字典,对图像块归类重建,降低每个图像块所用字典的大小;对图像块的特征进行分析,自适应地选择重建方法.实验结果表明,提出的快速重建方法在重建质量与原算法相当的前提下,可以较大程度地降低重建时间.  相似文献
10.
干宗良 《电视技术》2012,36(14):19-23
简要介绍了基于稀疏字典约束的超分辨力重建算法,提出了具有低复杂度的基于K均值聚类的自适应稀疏约束图像超分辨力重建算法。所提算法从两个方面降低其计算复杂度:分类训练字典,对图像块归类重建,降低每个图像块所用字典的大小;对图像块的特征进行分析,自适应地选择重建方法。实验结果表明,提出的快速重建方法在重建质量与原算法相当的前提下,可以较大程度地降低重建时间。  相似文献
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