首页 | 官方网站   微博 | 高级检索  
     

基于支持向量机的图像亚像素配准及超分辨率重建
引用本文:陈浩,胡暾.基于支持向量机的图像亚像素配准及超分辨率重建[J].计算机应用,2010,30(3):628-631.
作者姓名:陈浩  胡暾
作者单位:1. 上海交通大学图像与模式识别研究所2. 上海交通大学
摘    要:超分辨率重建是根据场景的一组低分辨率图像重建其高分辨率图像。重建算法中,低分辨图像之间的亚像素配准是很重要的一部分。提出了一种基于支持向量机的亚像素配准方法,将低分辨图像之间的相对旋转平移参数看成支持向量机的目标集,通过支持向量回归建立图像特征与目标集之间的映射关系,从而计算图像间的相对运动参数。实验表明,与现有算法相比,所提出的算法具有较高的精度。

关 键 词:支持向量机    亚像素配准    超分辨率    图像重建
收稿时间:2009-09-01
修稿时间:2009-10-21

Image sub-pixel registration based on SVM with application to supper-resolution
CHEN Hao,HU Tun.Image sub-pixel registration based on SVM with application to supper-resolution[J].journal of Computer Applications,2010,30(3):628-631.
Authors:CHEN Hao  HU Tun
Abstract:Super-resolution reconstruction produces one or a set of high-resolution images from a set of low-resolution images.In the process of reconstruction methods,sub-pixel registration among the set of low-resolution images is a very important step.A sub-pixel registration method based on Support Vector Machine(SVM)was proposed:the related motion parameters were considered as the target set of SVM.After the mapping between the image features and the target set was built through SVM training,the motion parameters...
Keywords:Support Vector Machine (SVM)  sub-pixel registration  super-resolution  image reconstruction
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《计算机应用》浏览原始摘要信息
点击此处可从《计算机应用》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司    京ICP备09084417号-23

京公网安备 11010802026262号