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图像超分辨率重建方法及应用

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石爱业、徐枫、徐梦溪著 / 科学出版社 / 2016-09 / 平装

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图书 > 医药卫生
图像超分辨率重建方法及应用
作者: 石爱业著；徐枫著；徐梦溪著

出版社: 科学出版社

出版时间: 2016-09

版次: 1

ISBN: 9787030500090

定价: 68.00

装帧: 平装

开本: 16开

纸张: 胶版纸

页数: 164页

字数: 215千字

正文语种: 简体中文
内容简介：

　　图像超分辨率重建技术在遥感、军事侦察、视频监控、医疗诊断和工业产品检测等许多领域有着广泛的应用需求。近年来，超分辨率重建技术已成为图像、信号与信息处理以及计算机视觉领域的重要研究内容。《图像超分辨率重建方法及应用》系统介绍图像超分辨率重建技术的有关概念、原理和方法。《图像超分辨率重建方法及应用》共分8章。第1章主要介绍图像超分辨率重建的意义、基本概念及技术分类。第2章主要介绍基于优化.*小求解的广义总变分图像超分辨率重建的单帧图像超分辨率重建方法及技术。第3～8章主要介绍多帧图像超分辨率重建方法及技术，内容包括：基于混合确定度和双适应度归一化卷积的超分辨率重建、基于三边核回归的超分辨率重建、基于特征驱动先验的MAP分块超分辨率重建、基于Tukey范数和自适应双边总变分的超分辨率重建、基于超视锐度机理及非连续自适应MRF模型的遥感图像超分辨率重建、基于超视锐度机理及边缘保持MRF模型的遥感图像超分辨重建方法及技术等。
　　《图像超分辨率重建方法及应用》内容新颖、理论联系实际，可作为电子信息工程、工业自动化、计算机应用、仪器科学与技术等相关专业的研究生和高年级本科生、科研人员、工程技术人员参考书。

目录：

第1章绪论
1．1 超分辨率重建的背景及意义
1．2 图像超分辨率的基本概念
1．3 图像超分辨率重建原理
1．4 图像超分辨率重建的频域方法
1．4．1 基于傅里叶变换的频域重建法
1．4．2 基于离散余弦变换的频域重建法
1．5 图像超分辨率重建的空域方法
1．5．1 融合-复原法
1．5．2 统计方法
1．5．3 基于集合理论的重建方法
参考文献

第2章基于优化-最小求解的广义总变分图像超分辨率重建
2．1 问题描述
2．1．1 MAP图像超分辨率重建的求解框架
2．1．2 正则化函数的选取原则
2．2 广义总变分正则项
2．2．1 双边总变分（BTV）的思想
2．2．2 改进的BTV-广义TV正则项
2．3 基于优化．最小算法的GTV图像超分辨率重建方法
2．3．1 MM算法
2．3．2 基于优化-最小算法的GTV图像超分辨率重建方法推导与求解步骤
2．4 实验结果与分析
2．4．1 遥感图像超分辨率重建实验
2．4．2 标准测试图像Lena的超分辨率重建
2．4．3 标准测试图像Cameraman的超分辨率重建
参考文献

第3章基于混合确定度和双适应度归一化卷积的超分辨率重建
3．1 基于多项式基的归一化卷积与双边滤波器
3．1．1 利用多项式基的归一化卷积框架
3．1．2 加权最小二乘解
3．1．3 双边滤波器及相关比对
3．2 基于混合确定度和双适应度的归一化卷积
3．2．1 基于双适应度的归一化卷积框架
3．2．2 混合确定度函数
3．3 基于改进归一化卷积的超分辨率重建
3．3．1 三分步骤法
3．3．2 基于混合确定度和双适应度的归一化卷积融合法
3．4 实验结果与分析
3．4．1 基于高斯确定度和双适应度的归一化卷积超分辨率重建实验
3．4．2 基于混合确定度和双适应度的归一化卷积超分辨率重建实验
3．4．3 新超分辨率重建算法在水位测量中的应用实验
参考文献

第4章基于三边核回归的图像超分辨率重建
4．1 图像处理中的回归问题
4．2 核回归及其在超分辨率重建中的运用
4．2．1 一维核回归
4．2．2 二维核回归
4．2．3 结构自适应核回归
4．3 基于改进核回归的超分辨率重建
4．3．1 三边核回归
4．3．2 基于三边核回归的超分辨率重建算法流程
4．4 实验结果与分析
4．4．1 基于三边核回归的超分辨率重建算法有效性验证
4．4．2 三边核回归超分辨率重建算法在水上桥梁遥感识别中的应用实验
参考文献

第5章基于特征驱动先验的MAP分块超分辨率重建
5．1 基于MAP框架的超分辨率重建
5．2 基于新型先验的MAP分块超分辨率重建
5．2．1 不变先验模型的不足
5．2．2 特征驱动的先验模型
5．2．3 用于超分辨率重建的分块MAP框架
5．2．4 十字伪影及解决方法
5．3 实验结果与分析
5．3．1 特征驱动先验的图像超分辨率重建实验
……
第6章基于Tukey范数和自适应双边总变分的超分辨率重建
第7章基于超视锐度及非连续自适应MRF模型的遥感图像超分辨率重建
第8章基于超视锐度及边缘保持MRF模型的遥感图像超分辨重建
索引

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