2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
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1、近年來,關(guān)于超分辨率圖像復(fù)原的課題已經(jīng)越來越廣泛。隨著相應(yīng)研究工作深入的同時(shí),在衛(wèi)星、視頻、醫(yī)學(xué)等領(lǐng)域已經(jīng)收獲一定數(shù)量且相對(duì)成熟的研究成果。比如,如今的高清數(shù)字電視信號(hào)無失真轉(zhuǎn)換、CT及核磁共振(簡(jiǎn)稱MRI)應(yīng)用中圖像質(zhì)量的顯著提高等,都可見的超分辨率的身影。可以說,超分辨率圖像復(fù)原已經(jīng)走入我們的生活。
  噪聲在圖像采集、傳輸過程中,一直是一個(gè)不可避免的因素,在圖像降質(zhì)過程中起著不可忽視的作用。影響圖像質(zhì)量的提高,也妨礙后續(xù)信號(hào)

2、處理過程的順利進(jìn)行。傳統(tǒng)的全變分(TV)方法是一種行之有效的圖像去噪方法,但同時(shí)帶來階梯效應(yīng)這樣的不可回避因素。本文在傳統(tǒng)全變分(TV)算法的基礎(chǔ)上使用圖像空間與像素梯度結(jié)合的方法,并加以數(shù)值實(shí)現(xiàn),讓傳統(tǒng)算法的保邊良好性能得以延續(xù)。同時(shí)又使平坦區(qū)域噪聲減少,改善了全變分圖像去噪過程的固有問題。
  繼而,文章使用先驗(yàn)知識(shí)結(jié)合Kullback-Leibler距離,提出一種改進(jìn)的超分辨率圖像復(fù)原算法。使用Kullback-Leible

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