排序方式: 共有36条查询结果,搜索用时 30 毫秒
1.
2.
3.
近年来卷积神经网络广泛应用于单幅图像去模糊问题,卷积神经网络的感受野大小、网络深度等会影响图像去模糊算法性能。为了增大感受野以提高图像去模糊算法的性能,该文提出一种基于深度多级小波变换的图像盲去模糊算法。将小波变换嵌入编-解码结构中,在增大感受野的同时加强图像特征的稀疏性。为在小波域重构高质量图像,该文利用多尺度扩张稠密块提取图像的多尺度信息,同时引入特征融合块以自适应地融合编-解码之间的特征。此外,由于小波域和空间域对图像信息的表示存在差异,为融合这些不同的特征表示,该文利用空间域重建模块在空间域进一步提高重构图像的质量。实验结果表明该文方法在结构相似度(SSIM)和峰值信噪比(PSNR)上具有更好的性能,而且在真实模糊图像上具有更好的视觉效果。 相似文献
4.
5.
基于两级字典与分频带字典的图像超分辨率算法 总被引:3,自引:0,他引:3
常规基于稀疏表示的超分辨率算法使用一级高低分辨字典重构图像, 恢复细节信息不充分. 本文利用两级字典恢复尽可能多的细节信息; 然后构造联合低频字典、中频字典、高频字典的分频带字典, 利用图像低频、中频、高频三者之间的预测关系, 恢复图像中的高频信息. 利用图像的非局部相似性, 将其与迭代反向投影算法相结合, 进行图像的后处理. 实验结果表明, 与其他几种基于学习的算法相比, 本算法无论是在峰值信噪比、结构相似性指标, 还是视觉效果上都有显著的提高. 相似文献
6.
7.
基于图像自相似性及字典学习的超分辨率重建算法 总被引:1,自引:1,他引:0
图像超分辨率重建技术在重构图像细节,改善图像视觉效果等方面起着重要作用.为了提高超分辨率图像的重构质量,本文结合图像自身和自然图像库信息进行超分辨率重建.先利用图像在不同尺度的自相似性,形成图像金字塔,只用单幅低分辨率图像进行超分辨率重建;然后利用自然图像库进行字典学习并以初步得到的重建图像作为输入再次处理;在图像后处理时,利用图像非局部相似性和迭代反投影,进一步提高重建效果.实验结果表明,本文的方法与其它几种基于学习的超分辨率算法比较,无论主观视觉效果上还是峰值信噪比上都有明显提高. 相似文献
8.
9.
字典学习模型、算法及其应用研究进展 总被引:15,自引:0,他引:15
稀疏表示模型常利用训练样本学习过完备字典, 旨在获得信号的冗余稀疏表示. 设计简单、高效、通用性强的字典学习算法是目前的主要研究方向之一, 也是信息领域的研究热点. 基于综合稀疏模型的字典学习方法已经广泛应用于图像分类、图像去噪、图像超分辨率和压缩成像等领域. 近些年来, 解析稀疏模型、盲字典模型和信息复杂度模型等新模型的出现丰富了字典学习理论, 使得更广泛类型的信号能够被简单性描述. 本文详细介绍了综合字典、解析字典、盲字典和基于信息复杂度字典学习的基本模型及其算法, 阐述了字典学习的典型应用, 指出了字典学习的进一步研究方向. 相似文献
10.
提出了一种基于曲率尺度空间(Curvature Scale Space,CSS)的指纹特征提取方法,它不同于经典的基于细化的算法.首先使用Canny算子得到增强后指纹脊线的轮廓,接着计算轮廓中每点的曲率,找出局部曲率最大点作为候选的细节点,然后使用自适应阈值和支撑域(Region of Support,ROS)删除由噪声产生的虚假点;最后利用指纹的细节点附近的轮廓和灰度信息,确定细节点的方向和类型,并使用得到的方向和类型进一步删除虚假细节点.该算法在FVC2002指纹数据库中进行测试,实验结果表明,该算法计算复杂度低,得到的指纹细节点精确、稳定,因此适合实际应用. 相似文献