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搜索资源 - super resolution MAP
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MAP超分辨率重建算法,实现图像的超分辨率重建。-the MAP code for super-resolution
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数字图像处理中的常用图，LEANNA图，大米图等等，超多图像。-Digital image processing in commonly used map, LEANNA maps, map of rice, etc., super multi-image.
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基于MAP的红外图像超分辨率技术研究的硕士论文，文中主要采用最大后验概率完成超分辨率算法的图像重建。-MAP-based infrared image super-resolution technology research master' s thesis, the main use of maximum a posteriori probability of the completion of super-resolution image reconstruction algorith
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基于MAP算法的图像超分辨率重构技术研究硕士论文，文中介绍了超分辨率重建的理论基础与数学模型，基于卡尔曼滤波的序列图像运动估计及基于MAP的超分辨率重建的具体过程。-Algorithm based on MAP Super-Resolution Reconstruction of Image Technology master' s thesis paper introduces the theory of super-resolution reconstruction of the fo
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Map based Image super resolution
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互有平移加噪声的图像的获得和用光流进行估计，对做超分辨率图重像的同学很有帮助-Mutual translation plus noise image acquisition and optical flow to estimate the super-resolution map of the re-do the students as helpful
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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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超分辨率重构，介绍超分辨率重构最大后验概率算法,以及对超分辨率重构技术进行综述。-Super-resolution reconstruction, introduced the super-resolution reconstruction of maximum a posteriori probability algorithm.
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超分辨率重构，介绍超分辨率重构最大后验概率算法，列举了最大后验概率算法中不同的方法。-Super-resolution reconstruction, introduced the super-resolution reconstruction of maximum a posteriori probability algorithm.
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这是一篇关于ml和map的超分辨率重建算法的文档，详细介绍了经典map重建算法和基于参数估计的算法。-map,super-resolution
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实现图像的超分辨率算法，采用最大后验（MAP）算法，实现效果不错。-Image super-resolution algorithm using maximum a posteriori (MAP) algorithm, to achieve good results.
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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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图像超分辨率算法的研究，介绍了ML、MAP等超分辨率算法的核心思想，GMRF先验选择等，对学习图像超分辨率重建很有帮助-Image super-resolution algorithm, the core idea of the ML, MAP super-resolution algorithm GMRF prior selection, useful for learning image super-resolution reconstruction
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基于MAP(最大似然概率）的图像超分辨重建-map-based images super-resolution construction
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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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该源码实现了数字图像depth map深度图的超分辨率重建。-The source to achieve a super-resolution digital image depth map reconstruction depth map.
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基于MAP的超分辨率重建算法，附有说明，使得大家方便运行。-The super-resolution by map.
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Joint Learning for Single-Image Super-Resolution
via a Coupled Constraint Method
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采用最大后验（MAP）算法来实现图像的超分辨率算法-The super-resolution algorithm using the maximum a posteriori (MAP) algorithm to achieve image
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