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摘要:
提出一种基于序列子集共轭梯度最优化算法的超分辨率图像重建算法.通过图像配准算法估计得到不同低分辨率图像间的平移和旋转量,结合期望图像的统计先验对问题进行规整,建立优化的代价函数.利用序列子集共轭梯度最优化迭代算法求解,得到高分辨率图像.仿真结果表明,该算法可以使内存降低15%,运算速度提高20%.
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文献信息
篇名 基于序列子集共轭梯度的超分辨率图像重构
来源期刊 计算机工程 学科 工学
关键词 图像重构 超分辨率 共轭梯度
年,卷(期) 2007,(24) 所属期刊栏目 人工智能及识别技术
研究方向 页码范围 189-190,193
页数 3页 分类号 TP311
字数 2253字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1000-3428.2007.24.066
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王行愚 华东理工大学信息科学与工程学院 120 1138 16.0 27.0
2 刘琚 山东大学信息科学与工程学院 112 1598 21.0 36.0
3 乔建苹 山东大学信息科学与工程学院 5 56 4.0 5.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
图像重构
超分辨率
共轭梯度
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程
月刊
1000-3428
31-1289/TP
大16开
上海市桂林路418号
4-310
1975
chi
出版文献量(篇)
31987
总下载数(次)
53
总被引数(次)
317027
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