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一种抗运动模糊的微扫超分算法  CNKI文献

为解决现有红外微扫超分系统的运动伪影和模糊问题,提出了一种抗运动模糊的微扫超分重构算法。通过运动区域单帧放大图像和全局静态场景的超分图像融合来获得无运动模糊的高分辨率

杨凯 范玉影 《制造业自动化》 2021年07期 期刊

关键词: 微扫超分辨率运动模糊

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基于编码曝光成像的运动场景清晰化重建  CNKI文献

计算成像是一种为解决传统光电成像弊端而提出的新型成像技术。该成像技术将计算引入到了传统成像中,以突破传统视觉信息记录极限。计算成像技术旨在从多个维度对目标进行分析,通过采集多个维度信息并实现不同维度之间...

叶晓杰 导师:赵巨峰 杭州电子科技大学 2021-06-01 硕士论文

关键词: 编码曝光 / 图像复原 / 最优编码序列 / 互补编码序列集

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基于解耦思想与注意力机制的图像超分辨研究  CNKI文献

图像超分辨通常是指通过计算机算法来提高图像分辨率从而改善视觉效果的一种底层视觉增强技术。近年来,随着深度学习方法的快速发展,深度学习在底层视觉领域的应用也越来越广,目前,其在图像超分辨率、图像...

秦家钧 导师:刘恒 安徽工业大学 2021-05-25 硕士论文

关键词: 图像超分辨 / 运动去模糊 / 盲超分辨 / 解耦合

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基于GDSR模型的模糊图像超分辨率复原  CNKI文献

模糊图像超分辨率复原由于其实用性和可靠性,被广泛应用于军事,医疗,教育,侦察等领域,原有的模糊图像超分辨率复原方法由于技术的局限性,已经逐渐不能满足当下实际情形中图像复原质量的需求,...

唐泽凌 导师:邬震宇 电子科技大学 2021-05-21 硕士论文

关键词: 模糊图像超分辨率复原 / 深度神经网络 / 生成对抗网络 / 模糊核估计

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数字摄影运动模糊图像超分辨率重建方法仿真  CNKI文献

针对运动模糊图像重建后细节保留不完整,导致图像后期处理难度较大的问题,提出新的数字摄影运动模糊图像超分辨重建方法。构建图像降质退化模型,根据数字摄影的二维运动单一直线方向特性,通过分析~...

程亮 《计算机仿真》 2021年05期 期刊

关键词: 数字摄影 / 模糊图像 / 降质模型 / 超分辨重建

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生成对抗网络在视频图像去模糊中的应用研究  CNKI文献

视频图像去模糊是计算机视觉领域的一个研究热点。近年来,随着计算机信息技术和人工智能的迅速发展,智能手机、数码相机等摄影设备也得到了日新月异的发展和普及。作为当今被最广泛使用的信息载体之一,视频图像...

贾凡 导师:张英俊 太原科技大学 2021-05-06 硕士论文

关键词: 视频图像去模糊 / GAN / PatchGAN / 特征金字塔

下载(88)| 被引(0)

基于深度学习的图像去模糊技术及评价方法研究  CNKI文献

图像作为现代社会传达信息的重要载体,且随着拍照设备的不断迭代更新和智能化,图像在生活及工业领域中有着广泛的应用,同时也是人们记录日常生活、分享情感的重要表达途径之一。但是,在图像采集的一些过程中,由于被拍...

齐凯华 导师:陈江义 郑州大学 2021-05-01 硕士论文

关键词: 图像去模糊 / 深度学习 / 生成对抗网络 / 图像质量评价

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基于加速残差网络的图像超分辨率重建方法  CNKI文献

针对深层网络架构的图像超分辨率重建任务中存在网络参数多、计算复杂度高等问题,提出了一种基于加速残差网络的图像超分辨率重建方法。首先,构建一个残差网络对低分辨率图像与高分辨率图像之...

梁敏 王昊榕... 《计算机应用》 2021年05期 期刊

关键词: 卷积神经网络 / 超分辨率重建 / 残差学习 / 收缩层

下载(206)| 被引(1)

低质图像的复原与分类问题研究  CNKI文献

图像分类是计算机视觉领域中非常经典的任务,在图像检索、医疗诊断、智能安防、自动驾驶等领域具有重要的理论意义和实用价值。近年来,由于深度卷积神经网络的应用,图像分类的性能取得了质的提升。但是,目前良好的分类...

裴艳婷 导师:黄雅平 北京交通大学 2020-12-01 博士论文

关键词: 低质图像 / 图像复原 / 图像分类 / 深度卷积神经网络

下载(221)| 被引(0)

基于融合梯度ESRGAN网络的单幅红外图像重建与增强研究  CNKI文献

红外成像系统可以在黑夜、雨、雾等光照不足和天气环境复杂的情况下捕捉物体的红外图像,并且能够呈现出较好的穿透成像效果,现广泛应用于军事、医疗,公共安全等领域。车载安全辅助系统,若配备红外成像系统能够辅助驾驶...

毛如玉 导师:杨延西 西安理工大学 2020-06-30 硕士论文

关键词: 红外图像 / ESRGAN网络 / 梯度转换网络 / 超分辨率重建

下载(268)| 被引(0)

基于生成对抗网络的多幅离焦图像超分辨率重建技术研...  CNKI文献

图像超分辨率重建(Super Resolution,SR)是图像处理领域中的一个重要研究方向,其目的是在低分辨率图像(Low Resolution,LR)的基础上,将其分辨率倍增,重建为对应的高分辨率图像(High Resoluti...

马明勋 导师:毛玉星 重庆大学 2020-06-03 硕士论文

关键词: 生成对抗网络 / 超分辨率重建 / 深度神经网络 / 自编码器

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图像恢复质量客观评价方法研究  CNKI文献

近年来,图像恢复技术因其在遥感成像、室外监控和公共安全等众多领域的广泛应用而备受人们的关注。大量的图像恢复算法被提出,以从失真图像中恢复出潜在的清晰图像。然而,没有哪一种图像恢复算法能对所有的视觉内容都...

胡波 导师:钱建生 中国矿业大学 2020-06-01 博士论文

关键词: 图像恢复 / 客观质量评价 / 图像恢复算法性能评价 / 恢复图像

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基于深度学习的视频图像超分辨率及去模糊技术...  CNKI文献

近年来,得益于计算机视觉理论的日益完善和机器学习尤其是深度学习算法的迅猛发展,图像和视频的超分辨率重建技术和去模糊技术在理论和应用上都取得了突破性的进展。图像和视频的超分辨率和去

杜变丽 导师:任小康 西北师范大学 2020-06-01 硕士论文

关键词: 超分辨率 / 去模糊 / 生成对抗网络 / 动态上采样滤波器

下载(246)| 被引(0)

基于生成-对抗网络的图像复原方法研究  CNKI文献

成像设备的抖动,元器件的噪声和图像编解码等都会导致图像退化。图像复原则是处理退化的图像,使其与原始图像更加接近。传统的图像复原方案有很多缺点,如计算时间过长,鲁棒性较差等等。近几年,基于神经网络的复原方法...

吴迪 导师:郑世宝 上海交通大学 2020-05-01 硕士论文

基于生成对抗网络的运动图像去模糊算法研究  CNKI文献

图像作为一种重要的信息载体,包含了丰富的信息,成为人们记录生活、交流情感的主要方式。运动图像去模糊作为图像复原技术的一种,应用价值正在不断增加。随着人工智能时代的来临,深度学习在图像领域发挥着...

杞昊橙 导师:杨家红 湖南师范大学 2020-05-01 硕士论文

关键词: 运动图像去模糊 / 生成对抗网络 / 非成对数据集 / 残差网络

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基于GAN的高质量图片重构  CNKI文献

高质量图片通常指高分辨率且清晰的图片。它们拥有丰富的高频信息,比如清晰纹理,鲜艳的色彩等,这些高频信息不仅可以提高计算机视觉任务的准确率,比如人脸识别,目标检测等,还可以给予人们很好的视觉享受。在经典...

李勇 导师:王勇 广东工业大学 2020-05-01 硕士论文

关键词: 图像超分辨率重建 / 图像去模糊 / 生成对抗网络 / 逐像素损失

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基于生成对抗网络的图像生成技术研究  CNKI文献

随着计算机硬件以及相关数据集的高速发展,深度学习在计算机视觉,自然语言处理和语音识别等领域取得了重大的突破。特别是在计算机视觉领域,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在图像识别,目标检测以及...

何志鹏 导师:贾宇明 电子科技大学 2020-03-31 硕士论文

关键词: 生成对抗网络 / 图像生成 / 图像去模糊 / 图像超分辨率

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基于先验约束的超分辨率图像复原方法研究  CNKI文献

在图像和视频采集及传输过程中,诸如成像条件、自然场景变化、成像设备的时间、空间分辨率等因素的限制,成像及视频采集系统难以无失真地获取自然场景中的信息。尽管成像及视频采集设备飞速发展和硬件性能的提高...

徐梦溪 导师:孙权森 南京理工大学 2020-01-01 博士论文

关键词: 超分辨率图像复原 / 图像观测模型 / 先验约束 / 正则化

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基于生成对抗网络的UUV侧扫声呐图像增强方法研究  CNKI文献

高质量的声呐图像对识别海洋中的目标至关重要,所以如何获取高质量的声呐图像成为了目前的研究热点。水下无人航行器(Unmanned Underwater Vehicle,UUV)在运动过程中所获取的侧扫声呐图像极易出现运动模糊

赵航 导师:严浙平 哈尔滨工程大学 2019-12-01 硕士论文

关键词: 侧扫声呐图像 / 生成对抗网络 / 超分辨率 / 去运动模糊

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航拍图像恢复算法的设计与实现  CNKI文献

近年来,无人机以其能够在复杂环境飞行、低空获取地面图像的特点而广泛应用于资源勘探、战场侦查、生化探测等领域。但无人机在图像采集过程中会受到运动模糊、噪声等影响,使得所采集的图像模糊不清;此外...

刘莹 导师:张万绪 西北大学 2019-06-01 硕士论文

关键词: 航拍图像 / 航拍图像去模糊 / 超分辨率重建 / 邻域嵌入

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