【摘 要】
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传统激光全息图像重建方法需要训练样本多,计算复杂度高,导致图像配准误差,为了解决该难题,提出了多任务学习框架下的激光全息图像超分辨率重建方法。首先对激光全息图像进行退化处理,然后采用不同方向平移量及旋转角度参数对激光全息图像进行精度配准,最后根据非局部均值构建超分辨率重建模型,实现多任务学习框架下全息图像超分辨率的重建。结果表明,该方法能够精确地实现低像素激光全息图像的超分辨率重建,有效地控制了误
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传统激光全息图像重建方法需要训练样本多,计算复杂度高,导致图像配准误差,为了解决该难题,提出了多任务学习框架下的激光全息图像超分辨率重建方法。首先对激光全息图像进行退化处理,然后采用不同方向平移量及旋转角度参数对激光全息图像进行精度配准,最后根据非局部均值构建超分辨率重建模型,实现多任务学习框架下全息图像超分辨率的重建。结果表明,该方法能够精确地实现低像素激光全息图像的超分辨率重建,有效地控制了误差水平,提高图像的清晰度。
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