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一种新的超分辨率图像重建算法,非下采样Contourlet 变换 多任务学习 超分辨率图像重建-A new super-resolution image reconstruction algorithm, non-down-sampling Contourlet transform multi-task learning Super-Resolution Image Reconstruction
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数字图像处理◆5.0 概述
◆5.1 退化模型
◆5.2 常见退化模型及辨识方法
◆5.3 图像的无约束恢复
◆5.4 图像的有约束最小二乘恢复
◆5. 5 几何畸变图像的恢复
5.6 超分辨率图像复原-Digital image processing ◆ 5.0 Overview ◆ 5.1 Degradation Model ◆ 5.2 Common degradation model and identification method for n
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该论文是由北京理工大学研究的关于超分辨率复原的一些问题，此论文验证了超分辨率复原的可能性，并且相关概念和影响，最后列举出一些实用方法-The paper from the Beijing Polytechnic University' s research on the super-resolution restoration of some of the problems, this paper demonstrated the possibility of super-resoluti
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针对视频序列的超分辨率重建,提出了一种动态自适应滤波方法. 在最大后验概率估计和加权最小二乘
的基础上,给出视频序列超分辨率重建数学模型 深入研究了运动补偿矩阵和权值矩阵的构成和性质 详细推导了
自适应滤波器的递推公式 分析了算法的存储与计算复杂度. 仿真实验表明该算法的重建结果相当有效,相比双三
次插值和无运动补偿的单帧迭代重建,可以获得一定的PSNR 增益 与Elad 滤波方法相比,具有更小的计算量和
更强的自适应性和鲁棒性.-Super-resolution for th
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非局部迭代反投影 超分辨算法，c 源码-non-local IBP (iterative back projection) super resolution algorithm, C source code
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Super resolution reconstruction using Non-Local-Mean algorithm.
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Super resolution reconstruction using Non-Local-Mean algorithm.
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用非分离重复过采样正交变换对图像进行去模糊，去噪声，超解像实验。-Repeat with the non separation of the image to blur, noise sampling orthogonal transform, super resolution experiment.
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A Bayesian Nonparametric Approach
to Image Super-Resolution
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