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1.
基于自适应滤波的视频序列超分辨率重建   总被引:6,自引:0,他引:6  
针对视频序列的超分辨率重建,提出了一种动态自适应滤波方法.在最大后验概率估计和加权最小二乘的基础上,给出视频序列超分辨率重建数学模型;深入研究了运动补偿矩阵和权值矩阵的构成和性质;详细推导了自适应滤波器的递推公式;分析了算法的存储与计算复杂度.仿真实验表明该算法的重建结果相当有效,相比双三次插值和无运动补偿的单帧迭代重建,可以获得一定的PSNR增益;与Elad滤波方法相比,具有更小的计算量和更强的自适应性和鲁棒性.  相似文献
2.
改进的PMD距离图像超分辨率重建算法   总被引:3,自引:2,他引:1  
PMD(photonic mixer device)相机是一款基于TOF(time-of-flight)技术的3维成像系统,在获得2维灰度图像的基础上,能够同时捕捉距离图像和幅度图像。但它的主要缺点是分辨率低,并存在较大的随机噪声。针对此问题,结合PMD相机幅度信息和双边滤波器的特点,提出一种改进的非连续自适应马尔科夫随机场(DAMRF)模型的超分辨率重建方法,该模型引入调制信号幅度A的平方作为可信度,将其作为权值对传统DAMRF模型中能量函数的距离项进行自适应加权,从而增加距离图像每个像素点在平滑过程中的权值。该方法不仅提高了距离图像的空间分辨率,又能有效地对距离图像进行滤波去噪,同时也增强了距离图像的边缘信息,较好地保持了图像边缘的连续性。实验结果表明,该方法的重建结果优于传统DAMRF模型的超分辨率方法,获得重建图像的信噪比(SNR)和均方根误差(RMSE)都有较好的改善,重建图像的视觉效果也得到一定的提高。  相似文献
3.
图像超分辨率重建技术综述   总被引:2,自引:0,他引:2  
超分辨率(SR)重建技术是利用一幅或多幅低分辨率(LR)图像的信息重建出一幅高分辨率(HR)图像,同时能够消除由成像器件引入的模糊、噪声.该技术应用领域广泛,已经成为国内外图像处理领域的研究热点之一.介绍了超分辨率重建技术的基本原理,并分别以单帧和多帧、频域和空域为分类依据,分别阐述了超分辨率重建技术的经典方法,系统地总结了各种方法的优缺点,提出了超分辨率重建技术可能的研究方向,从而为超分辨率重建相关技术的进一步研究提供一定的理论基础.  相似文献
4.
自适应正则化多幅影像超分辨率重建   总被引:2,自引:1,他引:1  
影像超分辨率技术已经成为近年来影像处理领域的研究热点。其中,正则化重建模型由于具有求解模型直观、解唯一等优点而得到了广泛应用。在正则化重建模型求解过程中,正则化参数对于重建结果的好坏有着重要影响,参数选择过小就不能很好地抑制噪声,参数选择过大又会模糊重建影像。将数值计算领域的U曲线方法引入到超分辨率重建领域,用来确定重建模型中的最优正则化参数。首先建立U曲线,然后选择U曲线的左侧曲率最大点所对应正则化参数为重建正则化参数。实验结果表明,无论是在目视效果还是定量评价方面,重建结果都优于传统的自适应迭代方法和L曲线方法。  相似文献
5.
基于低秩矩阵恢复和联合学习的图像超分辨率重建   总被引:1,自引:0,他引:1  
文中提出一种新的基于低秩矩阵恢复和联合学习的单帧图像超分辨率重建方法.首先根据相似性将训练样本块分成若干个子集合,使用低秩矩阵恢复方法学习每个子集合的潜在结构.然后使用联合学习方法同时训练出两个投影矩阵,将原始高、低分辨率图像块特征的低秩分量映射到一个统一空间中,最后在该统一空间中完成基于邻域嵌入的图像超分辨率重建.实验结果显示文中方法在数量指标和视觉效果上都优于目前几种典型的图像超分辨率重建方法.  相似文献
6.
基于加权POCS的图像超分辨率重建   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
姚琦  沈松  朱飞 《计算机工程》2013,39(3):264-266,271
对凸集投影(POCS)图像超分辨率重建算法中的残差修复阈值选取问题进行分析,提出一种基于图像超分辨率重建的改进算法。改变传统POCS算法中固定残差修复阈值模式,通过引入低分辨率图像清晰度这一先验信息,用表征图像相对清晰度的参数控制阈值,从而实现整个重建过程阈值动态选取。实验结果证明,该算法能提高残差计算和阈值选取的针对性,对提升重建图像的清晰度及信噪比具有较好的效果。  相似文献
7.
影像超分辨率重建技术的发展与应用现状   总被引:1,自引:0,他引:1  
影像超分辨率重建是通过对多幅具有互补信息的低分辨率影像的处理,重构一幅高分辨率影像的技术.从互补信息来源方式、重建模型、快速算法、"硬件"与"软件"相结合、多/高光谱、视频压缩、遥感应用、医学应用和生物信息提取与识别等多个角度阐述了影像超分辨率重建技术的发展与应用现状.  相似文献
8.
基于学习的超分辨率重建技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
超分辨率重建是图像处理和计算机图形学领域的热点研究问题.主要介绍基于学习的超分辨率重建技术的基本理论和研究进展,包括基于支撑向量机、流形学习和独立分量分析等几种典型的基于学习的超分辨率重建技术以及作者的最新研究结果,最后对未来可能的发展做了展望.  相似文献
9.
边缘增强型非局部模型超分辨率重建算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对一些超分辨率重建算法鲁棒性差、边缘保持能力有限、降噪效果不理想等不足,提出一种基于最大后验概率估计的边缘增强型非局部模型超分辨率重建算法。算法引入了非局部模型,并将图像的边缘信息加入模型系数的计算中,是对基于BTV(bilateral total variance)模型超分辨率重建和基于MRF(Markov random field)模型超分辨率重建的有效改进,提高了算法的鲁棒性、边缘保持能力和降噪能力。实验结果表明,该算法性能稳定,在信噪比较低情况下也能保持图像的边缘信息,取得比较好的重建效果。  相似文献
10.
基于HMRF先验模型的超分辨率重建   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
徐鹏宇  傅山 《计算机工程》2009,35(17):213-214
针对基于最大后验概率(MAP)的超分辨率重建算法在重建图像过程中存在的问题,提出一种基于Huber-马尔可夫随机场(HMRF)先验模型的超分辨率重建方法,采用HMRF作为图像先验模型,对图像进行分段超分辨率重建。仿真实验结果表明,与传统的MAP算法相比,该方法能更好地保存重建图像的边缘细节,有效提高重建图像的质量。  相似文献
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