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基于正则化稀疏表示的图像超分辨率算法 总被引:8,自引:8,他引:0
为了从单幅低分辨率(LR)图像恢复出高分辨率(H R)图像,提出了一种应用正则化稀疏表示和基于机器学习 的超分辨率(SR)图像恢复算法。构造了一种基于稀疏表示的SR凸变模型,为了提高 恢复效果,针对模型 提出了两种稀疏正则化约束条件,一是将分类效果更好的图表拉普拉斯作为正则化约束条件 ,从而找到与 输入LR图像块在结构上最接近的学习样本;另一种是针对冗余的学习样本进行约 束,保证了图像边 缘的锐利。将输入的每一块LR图像应用正则化稀疏表示,经过学习得到与之对应的HR图像块 , 最终得到整幅HR图像。试验结果表明,算法恢复出的HR图像峰值信噪比(PSNR )值较双三次插值算法最高提升约2dB,主观目视清晰、边缘锐利。 相似文献
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本文以视觉传感的新视觉传感硬件、处理技术和应用场景为主线,通过综合国内外文献和相关报道来梳理该领域在成像技术和数据处理方面的主要进展。从激光扫描成像、大动态范围光学成像技术、偏振成像与传感技术和海洋声学层析成像等研究方向,重点论述视觉传感领域的发展现状、前沿动态、热点问题和趋势。基于激光扫描的3维建模技术虽然取得了一些进展,但仍面临居多挑战。随着硬件设备和数据处理技术的发展,未来激光扫描系统将在众多民用领域得到广泛应用,满足不同的探测和建模任务;大动态范围光学成像相关技术已逐步应用于红外成像、光谱成像、偏振成像、超声成像和单光子成像等领域,将为多维信息获取、智能处理以及数据挖掘等提供有力支撑;充分挖掘偏振成像的应用潜能,与其他先进成像传感技术相结合,实现更优性能,对各个尺度下的成像场景都具有重要的应用价值;海洋声学层析成像需要与其他方法相结合,发展基于分布式水下传感网络、卫星观测、海底电缆、人工与自然噪声机会声源等联合观测的低成本、长期观测网络。对国内外视觉传感领域进展情况进行梳理、总结,有助于发现该领域的发展趋势以及明确下一步的研究方向。 相似文献
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视觉传感是人类感知外界、认知世界的主要途径,研究表明人类获取的外界信息大约有80%来自于视觉。作为感知外界信息的“电子眼球”,视觉传感器是消费电子、机器视觉、安防监控、科学探测和军事侦察等领域的核心器件。近年来视觉传感器技术发展迅速,不同类型的传感器从不同维度提供丰富的视觉数据,不断增强人类感知与认知能力,视觉传感器研究工作具有重要的理论与应用需求。本报告以典型光学视觉传感器技术为主线,通过综合国内外文献和相关报道,从CCD图像传感器、CMOS图像传感器、智能视觉传感器以及红外图像传感器等研究方向,梳理论述近年来光学视觉传感器技术的发展现状、前沿动态、热点问题和趋势。 相似文献
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