2023年全國(guó)碩士研究生考試考研英語(yǔ)一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁(yè)
已閱讀1頁(yè),還剩62頁(yè)未讀 繼續(xù)免費(fèi)閱讀

下載本文檔

版權(quán)說(shuō)明:本文檔由用戶(hù)提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請(qǐng)進(jìn)行舉報(bào)或認(rèn)領(lǐng)

文檔簡(jiǎn)介

1、圖像超分辨率重建技術(shù)是從低分辨率圖像序列中獲取高分辨圖像的技術(shù),它能很好的改善退化圖像質(zhì)量,提高分辨率,在醫(yī)學(xué)圖像、遙感等多個(gè)領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。
   本文主要研究了基于概率估計(jì)理論的CT圖像的超分辨率重建算法,并圍繞成像模型、圖像配準(zhǔn)及圖像分布模型相關(guān)理論展開(kāi)研究。
   首先介紹CT的基本理論,給出CT圖像進(jìn)行超分辨率重建的前提條件,并依此構(gòu)建基于最大后驗(yàn)概率估計(jì)的超分辨率重建基本模型。
   針對(duì)圖像

2、中運(yùn)動(dòng)物體邊緣和背景的不同特性,為了充分利用序列圖像之間的冗余信息和圖像中的高頻信息,設(shè)計(jì)了一種基于物體邊緣的圖像配準(zhǔn)方法,采取不同判別法則來(lái)恢復(fù)更多的圖像細(xì)節(jié)。
   選用Gauss模型作為噪聲模型,并利用TV先驗(yàn)?zāi)P蜆?gòu)造圖像先驗(yàn),改善重建質(zhì)量。
   隨后,本文建立了超分辨率重建的目標(biāo)方程,并采用迭代過(guò)程中利用高分辨率圖像中的信息來(lái)確定平衡保真項(xiàng)和先驗(yàn)項(xiàng)的調(diào)整參數(shù)的方法,并依次利用最速下降迭代法求解目標(biāo)方程,獲得最優(yōu)

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無(wú)特殊說(shuō)明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請(qǐng)下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請(qǐng)聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶(hù)所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容里面會(huì)有圖紙預(yù)覽,若沒(méi)有圖紙預(yù)覽就沒(méi)有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫(kù)僅提供信息存儲(chǔ)空間,僅對(duì)用戶(hù)上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對(duì)用戶(hù)上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對(duì)任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請(qǐng)與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時(shí)也不承擔(dān)用戶(hù)因使用這些下載資源對(duì)自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評(píng)論

0/150

提交評(píng)論