简介：本文通过仿真实验研究了单帧低分辨率图像的超分辨率重建技术。首先,阐述了用于单帧超分辨率重建的插值法、IBP法和POCS法,然后通过matlab7.0仿真程序验证了双三次插值法、双线性插值法、POCS法和IBP法,并根据仿真实验的结果分析这些方法重建效果的好坏。实验结果表明,实验结果证明,双线性插值方法的重建结果要优于双三次插值的重建结果;IBP的重建效果要优于POCS方法;对于IBP和POCS来说,2种方法都能获得较好的重建结果,并且用于图像的帧数越多,重建的效果越好;此外,客观评价方法与主观评价方法有时不能获得相同的评价结果,但在多数情况下,客观评价方法都能取得与主观评价方法一致的结果。

简介：摘要

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简介：提出了一种参数自适应的图像超分辨率重建方法.在基于稀疏表示的图像超分辨率重建的经典算法模型框架下,正则化参数可以根据每个图像补丁本身情况自适应地确定,从而克服了人为选择参数且所有补丁参数需一致的缺点,因此使图像重建效果得到提升.实验结果表明,我们所提方法在不同尺寸扩大因子和噪声环境下都优于人工确定参数的情形,三种评价指标均表明所提方法是有效的.

简介：摘要：图像的超分辨率重建具体是指借助相关算法提升图片分辨率的技术。当前，人工智能和数字化的不断推进，使得单幅图像超分辨率重建在医学成像领域得到长足发展和广泛推广。本文重点从图像超分辨率技术研究现状、在医学领域应用、基于深度学习的单幅超分辨率重建技术的处理流程以及基于深度学习的单模图像超分辨率重建技术及其对比等方面进行介绍与分析，并对制约基于深度学习的单模图像超分辨率重建技术的问题进行剖析。

简介：综述图像超分辨率重建技术的研究与发展,超分辨率重建技术是一个从低分辨率输入中重建一个高分辨率图像或图像序列的过程。介绍基于插值、重建以及学习的超分辨重建方法,分析各类算法中具有代表性的一种或几种算法,讨论算法在重建过程中使用的技术和改进,以及重建图像存在的优缺点,并对技术发展趋势进行展望。

简介：摘要：近年来，深度卷积神经网络（CNNs）在图像超分辨率（SISR）上取得了优异的性能。然而，大多数基于cnn的深度SR模型由于其接受域较小，不能捕获全局环境，也不能充分利用中间特征，这限制了它们的性能和应用。为了解决这一问题，我们提出了一种基于窗口注意机制的图像超分辨率重建网络。

简介：水下成像技术在诸多领域获得了越来越多的应用,然而由于受到成像器件参数、水体特性等成像系统参数的影响,水下图像的分辨率普遍较低、像质较差。基于包括点扩散函数、衍射极限等水下成像系统模型的图像超分辨率重建技术,能够在提高图像分辨率的同时增强图像质量。为了尽可能提高图像分辨率,建立了基于光束传播理论的超分辨率成像模型,并将其应用于水下脉冲激光距离选通成像结果图像的超分辨率重构。重构实验的结果表明,所提出的方法可以有效地提高水下成像的分辨率和质量。

简介：图像分辨率（ppi）=打印机线频率（lpi）×2,一幅2英寸×3英寸的图像经扫描处理后打印放大为4英寸×6英寸,就扫描──处理──输出这样一种日常的图像处理过程中分辨率的选取方法作了探讨

简介：图像分辨率（ppi）=打印机线频率（lpi）×2,一幅2英寸×3英寸的图像经扫描处理后打印放大为4英寸×6英寸,则要根据打印机的分辨率来计算图像分辨率

简介：摘要：在现代工业测量中，面临着千万级的图像像素测量条件，以及高温、高危的测量工作环境，增加了工业测量的难度及风险性。因此，采用超分辨率的图像处理技术，可有效解决工业测量难的问题。本文基于钢卷尺检定的需要，进行超分辨率图像处理技术应用的分析研究，包括了图像边缘处理与提取技术、超分辨率重构技术等，并给出了技术应用实例及质量评价方法。

简介：摘要由于软硬件各方面因素的限制，视频监控系统在关键技术方面，存在着一些不足之处，在监控图像的采集与处理过程中，由于各种因素影响，会导致图像分辨率的下降，视频监控录像回放分辨率往往不能达到使用要求，其主要表现为模糊、噪声和变形，达不到监控的要求，影响系统功能。

简介：摘要：图像超分辨率重建这一研究主题在图像处理，摄影，测量乃至计算机视觉等领域都由来已久且发展前景广阔。稀疏表示理论这一研究方向最初是视觉神经系统领域提出的，这一研究方向为图像的处理提供了一个新的思路，随着这几年来对图像超分辨率的不断研究和探索，稀疏表示已经逐渐成为该领域的一个研究潮流。本文主要研究了稀疏表示理论，在光学遥感影像超分辨率重建领域的实践运用和发展方向。并且围绕稀疏表示理论中字典学习系统和算法这一理论方向深入探究遥感影像超分辨率重建的学习系统和算法，希望通过这方面的研究为往后深层次的探究提供参考方向。

简介：摘要：随着深度学习的快速发展，各个领域的算法取得了重大突破，Transformer在超分辨率领域中被广泛使用。因此本文应用了注意力机制的Transformer进行超分辨率任务，主要介绍了超分辨率的基本构造和性能指标。

简介：标准分辨率是指投影机投出的图像原始分辨率，也叫真实分辨率和物理分辨率。和物理分辨率对应的是压缩分辨率，决定图像清晰程度的是物理分辨率，决定投影机的适用范围的是压缩分辨率。物理分辨率即LCD液晶板的分辨率。在LCD液晶板上通过网格来划分液晶体，一个液晶体为一个像素点。

简介：为了解决超声影像特有的斑点噪声对图像质量的影响,发挥其无辐射、安全、低成本,可以实时成像的优势。利用超分辨率重构技术弥补图像质量不佳的缺点,对超声更广泛的应用于疾病早期诊断与筛查具有重要的意义。本研究对甲状腺、腮腺、乳腺三个部位的五组超声图像进行融合重构。结果表明,超分辨率图像重构技术可以提高图像的质量——图像横断特征轮廓更清晰、抑制噪声水平。

简介：介绍了超分辨率复原方法的概念和理论基础；重点总结了常用的超分辨率复原方法，并对相关的理论依据、优缺点和适用范围进行了详尽分析；对超分辨率复原方法的未来发展进行了展望。超分辨率复原方法分为频域法和空域法。频域复原法原理简单清楚，计算方便，但是所建立的运动模型都是平移模型，不具有一般性，同时难以利用正则化约束，因而导致难以使用图像的先验信息进行超分辨率复原。空域复原法可以很方便地建立复杂的运动模型，同时考虑了几乎所有的图像降质因素，例如噪声、降采样、由非零孔径时间造成的模糊、光学系统降质和运动模糊等，还可以加入更完善的先验知识，相比于频域复原法，空域超分辨率复原模型更符合实际的图像退化过程，是目前应用最广泛的一类超分辨率复原方法。

简介：摘要随着我国平安城市、雪亮工程的建设，智能视频监控设备在维护社会安全稳定等方面发挥了重要作用。然而，受监控视频记录条件、设备性能等诸多因素影响，有时获取的图像清晰度较低，不能有效的进行结构化分析。本文对能够提高图像分辨率的多相机实时拼接视频影像技术和超分辨率图像重构技术进行了分析，并对比其优缺点，为今后提高智能视频监控图像分辨率研究指出了努力方向。

简介：摘要为满足目前监控船舶电子海图、雷达等高分辨率图像的需求，提出并实现了采用以FPGA为核心进行图像采集、处理的系统。系统采用了Altera公司的CycloneIVFPGA为核心，通过ADI公司的图像解码芯片ADV7604完成对模拟VGA信号的采集。FPGA完成对ADC芯片的控制，数字图像存储、压缩及传输处理等。经过相关软硬件测试，本系统可以满足对1600×1200@60Hz高分辨率VGA图像的采集与处理，且效果良好。