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1.
2.
研究和讨论了图像质量评估方法,提出一种基于模糊推理的块效应评估标准。假设图像由平滑区域、边缘区域以及纹理区域等组成,而且不同的区域应采用不同的方法进行质量评估。在此基础上,给出了三个分别适用于不同区域的图像质量评估因子,并提出了一个灵活的模糊图像质量评估方法。此方法把块效应和图像本身具有的边缘分开,防止了边缘会被误认为是块效应。仿真结果表明,提出的标准对于不同的图像具有鲁棒性,有一般图像质量评价标准的性能。 相似文献
3.
在Morse函数理论的基础上,提出一种新的从三角网格中建立四边形网格多分辨率表示的方法.先由人工指定或从拉普拉斯矩阵的特征函数中提取临界点,计算带约束的拉普拉斯方程得到光滑的Morse函数.函数的临界点(极大、极小和鞍点)有规律地分布在模型表面,在三角网格表面梯度场的引导下, 生成临界点间流线,得到临界点间的拓扑关系.通过临界点交换规则,同样是采用流线的方法,得到更精细的四边形网格。 最终可实现无需参数化而仅用流线方法来建立不同多分辨率表示的四边形网格。 相似文献
5.
针对图像的Legendre正交矩计算量大和矩值求解过程中存在离散近似误差等问题,提出一种新的高精度快速计算图像Legendre矩方法.文中首先提出一种最大块优先分块策略,然后在此基础上,根据图像像素灰度值的取值特征将图像进行分块表示,以每个图像块为单位计算图像的Legendre矩.实验结果表明,与现有的快速算法相比,文中方法在保证矩值高精确的前提下,有效地减少了算术运算的次数,降低了计算复杂度,具有较快的计算速度. 相似文献
6.
7.
数字图像超分辨率重建技术综述 总被引:2,自引:0,他引:2
图像超分辨率重建的目的是通过一幅或多幅低分辨率降质图像来估计一幅视觉效果较好的高分辨率图像.它从传统的图像恢复与重建技术而来,利用图像之间的信息互补来获得比单幅图像更多的细节.超分辨率技术主要分为两大类:基于重建的超分辨率技术和基于学习的超分辨率技术.基于重建的超分辨率技术按照特定的退化模型,通过输入的图像来估计高分辨率图像.基于学习的超分辨率技术从训练样本中获取先验知识,对输入图像的信息进行补充,可以获得比基于重建的算法更好的效果.对超分辨技术的算法作了系统的介绍,并指出图像的配准、退化模型的建立、盲估计问题、学习模型的建立、学习算法等仍是图像超分辨率技术中存在的主要问题,也是进一步研究的方向. 相似文献
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