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Map based Image super resolution
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红外图像超分辨率重建仿真研究硕士论文，运用matlab语言进行了基于lX1和2X2两种微扫描工作模式的微位移、反演解析、POCS等三种重建算法的仿真实验，有效地解决了由于欠采样所引起的模糊效应-Super-resolution infrared image reconstruction simulation pp matlab language use and 2X2 based lX1 two micro-micro-scanning mode of displacement, inversi
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基于map的图像超分辨率的重构算法,用matlab来实现,非常实用-Image super-resolution reconstruction algorithm based on the map, using matlab to achieve very practical
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本文运用深度神经网络的方法克服姿态变量和图像分辨率的影响,提出了一种多姿态的人脸超分辨识别算法并在实验数据集上获得了良好的性能表现。另外本文利用深度信念网络探索正面人脸图像和侧面人脸图像的映射,方法放松了深度信念网络的输入也输出之间绝对相等,而只是保证其高层含义上的相等。实验表明了使用深度信念网络可以学习到侧面人脸图像到正面人脸图像的一个全局映射,但是丢失了个体细节差异。本文还提出了基于深度网络保持姿态邻域进行姿态分类的方法,在学习过程中,我们保证了同一个姿态下的人脸图像应该与同一姿态下的多张图
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基于最大后验概率的超分辨图像复原，能够较好的实现频谱外推，实验结果正确-Super-resolution image restoration based on maximum posterior probability, it is possible to achieve a better spectrum extrapolation, experimental results are correct
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In this paper, we propose a multi-sensor super-resolution framework for hybrid imaging to super-resolve
data one modality by taking advantage of additional guidance images of a complementary modality.
This concept is applied to hybrid 3-D range i
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