基于張量的單幅圖像的超分辨算法研究.pdf_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩72頁(yè)未讀, 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、圖像的邊緣細(xì)節(jié)信息直接影響圖像的視覺質(zhì)量。傳統(tǒng)的超分辨算法會(huì)出現(xiàn)邊緣模糊和鋸齒等現(xiàn)象,本課題分析了國(guó)內(nèi)外的成果,把張量能保持圖像局部結(jié)構(gòu)信息的特征引入到超分辨中,根據(jù)張量所對(duì)應(yīng)的特征向量和特征值分別對(duì)超分辨技術(shù)難題進(jìn)行了深入研究。
  基于張量對(duì)應(yīng)的特征向量的超分辨算法研究,該算法利用局部張量所描述的圖像幾何特征增強(qiáng)了圖像邊緣,首先計(jì)算出采樣點(diǎn)的張量,然后利用雙線性插值估計(jì)出待插值點(diǎn)的張量,其次根據(jù)待插值點(diǎn)的張量所對(duì)應(yīng)的特征向量與

2、采樣點(diǎn)的張量對(duì)應(yīng)的特征向量的夾角大小來決定采樣點(diǎn)所占的權(quán)重,再把采樣點(diǎn)與待插值點(diǎn)的距離也作為一個(gè)權(quán)重,然后把這兩個(gè)權(quán)重的乘積來作為采樣點(diǎn)的綜合權(quán)重,最后計(jì)算出待插值點(diǎn)的灰度值,完成超分辨圖像。實(shí)驗(yàn)表明,所提算法能夠很好保持圖像局部結(jié)構(gòu)信息,減少邊緣模糊的特征,有很好的適用性。
  基于張量對(duì)應(yīng)的特征值的超分辨算法研究,該方法利用張量對(duì)圖像局部幾何特征進(jìn)行描述,然后根據(jù)采樣點(diǎn)的局部特征估計(jì)待插值點(diǎn)的局部特征,把待插值的點(diǎn)分為平滑區(qū)、

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論