图像恢复是图像处理和计算机视觉领域的一个基本任务,它的目的是根据退化图像恢复出需要的图像信息,保证用户准确地获取图像中的重要信息,也是后续的图像分析、目标识别等视觉任务的前提。因此,研究图像恢复的理论和方法对底层到高层视觉任务具有重要的理论意义和应用价值。 在图像恢复的应用中,远距离成像设备受到外部环境及成像系统内部等诸多因素的影响,获取的图像有各种各样的退化。本文针对大气湍流成像及高光谱成像中的退化图像序列进行研究,这两种退化图像的复原是当前图像处理领域极具挑战性的难题。气动光学效应退化图像恢复的困难在于,形成退化的点扩散函数是未知的而且是随时空随机变化的,难以用统一的数学解析式表述。高光...Image restoration is a basic task in the field of computer vision. It aims at restoring the valuable information from the degraded image. Image restoration is an important technology to make users can see what they want to see and a prerequisite of image analysis and object recognition. Therefore, image restoration is very important for the task of computer vision from the low level to the high le...学位:工程硕士院系专业:信息科学与技术学院_工程硕士(计算机技术)学号:230201311...
本論文では、静止画像中の遮へい領域を抽出し、背景を復元する手法を提案する。処理の対象となる遮へい領域は、細長いひも状の形状であり、近傍領域との輝度差は大きいと仮定する。まず、各画素とそれを中心とする円...
高光谱图像包含丰富的光谱信息,单幅RGB重建高光谱图像对于军事目标识别和医学诊断领域有重要价值。而传统算法无法对未知相机光谱响应的RGB图像进行重建,针对此问题,提出了一种改进的残差密集网络。将改进的...
高光谱图像包含丰富的光谱信息,单幅RGB重建高光谱图像对于军事目标识别和医学诊断领域有重要价值。而传统算法无法对未知相机光谱响应的RGB图像进行重建,针对此问题,提出了一种改进的残差密集网络。将改进的...
本发明涉及一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法,包括以下步骤:建立雷达坐标系,确定成像区域,划分成像单元;MIMO雷达阵列发射正交频分信号,并接收回波信号;对成像区域进行目标检测,并映射到成像单元;按...
本发明涉及一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法,包括以下步骤:建立雷达坐标系,确定成像区域,划分成像单元;MIMO雷达阵列发射正交频分信号,并接收回波信号;对成像区域进行目标检测,并映射到成像单元;按...
本发明涉及一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法,包括以下步骤:建立雷达坐标系,确定成像区域,划分成像单元;MIMO雷达阵列发射正交频分信号,并接收回波信号;对成像区域进行目标检测,并映射到成像单元;按...
图像复原与增强是图像处理和计算机视觉领域中的经典问题,其目的是根据图像降质原理及相应准则,对降质图像进行相关复原或增强处理,从而提高图像质量以满足人眼视觉或后续处理的需求。虽然图像复原和增强算法已经取...
图像已经成为人们日常生活和生产活动中最广泛的信息载体之一。然而在实际应用中,由于成像设备硬件条件的限制和成像环境等因素的影响,人们很难获得高分辨率的图像,这对后续图像的使用和处理带来很多困难。如何提高...
Представлена схему реставрації розфокусованих зображень, що базується на ітеративному алгоритмі сліп...
原子力显微镜技术已在纳米成像中得到了普遍应用。但实验表明,AFM图像在水平方向分辨率较低,其中探针针尖形貌是影响扫描图像分辨率的关键因素之一。为了提高AFM扫描图像的分辨率,改善成像质量,一种可行的方...
本論文では、劣化画像復元手法についてまとめ、カメラを持つ手のぶれによって生じる劣化画像の復元において、劣化の際に生じる誤差を量子化誤差に限定した場合の各々の復元手法の有効性を検証する。手ぶれを等速直線...
本文主要研究超分辨率图像重建以及图像去噪技术。基于学习的单帧超分辨率重建问题通过机器学习方法从训练样本集中提取所需的高频信息,从而对低分辨率测试样本缺少的信息进行预测,达到提高图像分辨率的目的。受深度...
本发明涉及一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,通过数据集训练SRCNN卷积神经网络模型,得到浅层纹理特征信息;建立基于特征转移的八层端到端神经网络模型,将浅层纹理特征信息迁移至该神经网络模型的...
本发明涉及一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,通过数据集训练SRCNN卷积神经网络模型,得到浅层纹理特征信息;建立基于特征转移的八层端到端神经网络模型,将浅层纹理特征信息迁移至该神经网络模型的...
本論文では、静止画像中の遮へい領域を抽出し、背景を復元する手法を提案する。処理の対象となる遮へい領域は、細長いひも状の形状であり、近傍領域との輝度差は大きいと仮定する。まず、各画素とそれを中心とする円...
本論文では、静止画像中の遮へい領域を抽出し、背景を復元する手法を提案する。処理の対象となる遮へい領域は、細長いひも状の形状であり、近傍領域との輝度差は大きいと仮定する。まず、各画素とそれを中心とする円...
高光谱图像包含丰富的光谱信息,单幅RGB重建高光谱图像对于军事目标识别和医学诊断领域有重要价值。而传统算法无法对未知相机光谱响应的RGB图像进行重建,针对此问题,提出了一种改进的残差密集网络。将改进的...
高光谱图像包含丰富的光谱信息,单幅RGB重建高光谱图像对于军事目标识别和医学诊断领域有重要价值。而传统算法无法对未知相机光谱响应的RGB图像进行重建,针对此问题,提出了一种改进的残差密集网络。将改进的...
本发明涉及一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法,包括以下步骤:建立雷达坐标系,确定成像区域,划分成像单元;MIMO雷达阵列发射正交频分信号,并接收回波信号;对成像区域进行目标检测,并映射到成像单元;按...
本发明涉及一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法,包括以下步骤:建立雷达坐标系,确定成像区域,划分成像单元;MIMO雷达阵列发射正交频分信号,并接收回波信号;对成像区域进行目标检测,并映射到成像单元;按...
本发明涉及一种基于卷积逆投影的矩阵重构成像方法,包括以下步骤:建立雷达坐标系,确定成像区域,划分成像单元;MIMO雷达阵列发射正交频分信号,并接收回波信号;对成像区域进行目标检测,并映射到成像单元;按...
图像复原与增强是图像处理和计算机视觉领域中的经典问题,其目的是根据图像降质原理及相应准则,对降质图像进行相关复原或增强处理,从而提高图像质量以满足人眼视觉或后续处理的需求。虽然图像复原和增强算法已经取...
图像已经成为人们日常生活和生产活动中最广泛的信息载体之一。然而在实际应用中,由于成像设备硬件条件的限制和成像环境等因素的影响,人们很难获得高分辨率的图像,这对后续图像的使用和处理带来很多困难。如何提高...
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原子力显微镜技术已在纳米成像中得到了普遍应用。但实验表明,AFM图像在水平方向分辨率较低,其中探针针尖形貌是影响扫描图像分辨率的关键因素之一。为了提高AFM扫描图像的分辨率,改善成像质量,一种可行的方...
本論文では、劣化画像復元手法についてまとめ、カメラを持つ手のぶれによって生じる劣化画像の復元において、劣化の際に生じる誤差を量子化誤差に限定した場合の各々の復元手法の有効性を検証する。手ぶれを等速直線...
本文主要研究超分辨率图像重建以及图像去噪技术。基于学习的单帧超分辨率重建问题通过机器学习方法从训练样本集中提取所需的高频信息,从而对低分辨率测试样本缺少的信息进行预测,达到提高图像分辨率的目的。受深度...
本发明涉及一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,通过数据集训练SRCNN卷积神经网络模型,得到浅层纹理特征信息;建立基于特征转移的八层端到端神经网络模型,将浅层纹理特征信息迁移至该神经网络模型的...
本发明涉及一种基于卷积神经网络的图像超分辨率重建方法,通过数据集训练SRCNN卷积神经网络模型,得到浅层纹理特征信息;建立基于特征转移的八层端到端神经网络模型,将浅层纹理特征信息迁移至该神经网络模型的...
本論文では、静止画像中の遮へい領域を抽出し、背景を復元する手法を提案する。処理の対象となる遮へい領域は、細長いひも状の形状であり、近傍領域との輝度差は大きいと仮定する。まず、各画素とそれを中心とする円...
本論文では、静止画像中の遮へい領域を抽出し、背景を復元する手法を提案する。処理の対象となる遮へい領域は、細長いひも状の形状であり、近傍領域との輝度差は大きいと仮定する。まず、各画素とそれを中心とする円...
高光谱图像包含丰富的光谱信息,单幅RGB重建高光谱图像对于军事目标识别和医学诊断领域有重要价值。而传统算法无法对未知相机光谱响应的RGB图像进行重建,针对此问题,提出了一种改进的残差密集网络。将改进的...
高光谱图像包含丰富的光谱信息,单幅RGB重建高光谱图像对于军事目标识别和医学诊断领域有重要价值。而传统算法无法对未知相机光谱响应的RGB图像进行重建,针对此问题,提出了一种改进的残差密集网络。将改进的...