【摘 要】
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提出一种小波变换、Bézier曲面插值和神经网络相结合的方法,并将该方法应用于图像处理中,对图像进行超分辨率处理,以提高图像质量.首先将原图像作为低通部分,然后对小波
【机 构】
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武汉理工大学物流工程系,华中科技大学图像信息处理和智能控制教育部重点实验室
【出 处】
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武汉理工大学学报(交通科学与工程版)
论文部分内容阅读
提出一种小波变换、Bézier曲面插值和神经网络相结合的方法,并将该方法应用于图像处理中,对图像进行超分辨率处理,以提高图像质量.首先将原图像作为低通部分,然后对小波分解后的相应高频子带进行Bézier曲面插值,再对插值后的高频子带分别进行神经网络学习重建恢复各高频子带图像,以近似更高频的细节,最后通过小波逆变换获取比原图分辨率更高的图像.模拟实验结果表明:与小波插值方法相比,所提出的算法能进一步提高图像的质量和分辨率.
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