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一种基于多分辨率图像融合的边缘检测算法
一种基于多分辨率图像融合的边缘检测算法
边缘检测
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摘要：边缘检测是图像处理中的一个重要环节。文章提出了一种基于小波变换的图像融合 边缘检测方案
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一种基于多尺度边缘的图像融合算法 (2007年)
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给出了一种只利用源图像多尺度边缘点进行融合的图像融合算法。该算法分为三步：首先,对源图像进行多尺度边缘检测；其次,采用边缘相关性最大的融合准则对源图象的多尺度边缘进行融合,得到融合图像的多尺度边缘；最后,由融合图像的多尺度边缘重构出融合图像。该算法融合过程中计算量小,融合图像中最大程度地保留了源图像的边缘信息,在一定程度上对融合图像进行了压缩,从而减小了数据存储所占用的资源以及数据传输占用的带宽。
多分辨率图像融合方法的研究
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图像融合是进行目标检测和识别的重要技术之一, 广泛应用于军事、计算机视觉、医学以及其他领域。 文章探讨基于多分辨率分解的像素级图像融合方法的设计, 重点研究基于小波变换的融合算法的实现, 经仿真 取得较好的效果。
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CUDA实现的图像融合算法，图像格式为BMP。实例处理图像为：将一张清晰地黑白图像和一张模糊彩色图像融合为一张较为清晰地彩色图像，利用CUDA实现并行计算。
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优胜 它是什么？ HySure是一种将高光谱遥感影像与多光谱或全色影像融合的算法。 这组MATLAB文件实现了以下方法中描述的方法 [1] M.Simões，J。Bioucas-Dias，L。Almeida和J. Chanussot，“高光谱图像超分辨率：保留边缘的凸公式”，IEEE国际。 Conf。 图像处理，巴黎，2014年。 [2] M.Simões，J。Bioucas-Dias，L。A
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本文提出了一种结合频域运动估计和迭代反投影的超分辨率图像重建算法。根据输入低分辨率序列图像各帧之间的傅立叶变换相位差，估计出每幅低分辨率图像相对于参考低分辨率图像的子象素位移；依据所得的子象素位移并结合迭代反投影算法，实现了超分辨率图像重建。实验结果表明，该算法是一种有效的超分辨率图像重建方法。
基于一种优化的配准算法的图像超分辨率重建
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介绍了一种基于MAP的图像超分辨率重建算法
基于单帧图像的超分辨率算法 (2013年)
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随着稀疏编码与压缩传感理论的逐步发展,如何应用于图像的超分辨率成为研究热点之一。基于示例学习的算法,提出了一种新的超分辨率算法,其特点在于只基于低分辨率图像本身,没有额外的样本库,运用自然图像的自相似性与冗余性,学习低分辨率图像块与高分辨率图像块之间的函数关系。为了从图像中获取更加全面的信息,采用Guided滤波、一阶导数和二阶导数2种方法来提取特征。此外,提出了一种新的字典学习算法R-KSVD,
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一种改进的单帧磁共振图像超分辨率算法
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医学图像处理是图像处理领域的重点和难点，细节丰富的清晰图像有助于协助专家和计算机辅助诊断。针对磁共振医学图像的特点，提出一种结合小波特征和聚类字典的单帧超分辨率重建方法。在训练阶段，首先分别提取低分辨率图像的多尺度小波特征和高分辨率图像的高频特征，将高低分辨率特征图重叠分块，然后利用K均值算法将特征块聚类，使用K奇异值分解分别训练每一类特征块的高低分辨率字典，形成映射关系;在重建阶段，提取低分辨率
基于FPGA的图像超分辨率算法的实现.pdf
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为了融合多光谱图像空间信息和高光谱图像光谱信息，进而提高高光谱图像的空间分辨率，提出了一种基于相关向量机(RVM)的高光谱图像超分辨率算法。介绍了多光谱与高光谱图像通过融合获得超分辨率图像的算法原理，对RVM回归原理进行分析介绍。结合RVM在回归分析上的优势，提出了利用RVM建立多光谱图像与高光谱图像之间的内在的空间及光谱对应关系，通过融合两种图像的信息来提高图像的分辨率。实验结果表明：归一化均方
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基于Kronecker积的图像超分辨率快速算法
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一种改进的多帧图像超分辨率重建算法 (2007年)
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基于Qt 5实现串口调试助手，程序仅供参考，修改了之前十六进制接收0xA0--0xFF有误的问题，新增了窗口自适应（ui文件设置栅格），文件详情可看博客链接https://blog.csdn.net/m0_51294753/article/details/121405661。
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AutoSAR标准协议规范4.2.2，里面包含了AutoSAR组织所规定的AutoSAR架构的标准规范协议原文档。对AutoSAR的学习有一定的借鉴意义
光伏-储能并网系统仿真.rar
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