基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
基于SVM的MRI序列图像超分辨重构算法,在退化模型的构建方面更接近实际成像系统,通过选取相邻三个层面的低分辨图像,以及图像分块等方法合理构建学习样本集.实验结果表明:这种方法在提高图像分辨率的同时,较好地抑制了因多次迭代引起的噪声累积,得到质量较高的超分辨图像.
推荐文章
基于小波域HMT模型的序列图像超分辨率重建
超分辨率重建
序列图像
小波变换
隐马尔可夫树
简单有效的序列图像超分辨率重建算法
超分辨率
预滤波梯度法
运动估计
中值滤波
序列图像的非局部均值超分辨率重建算法及GPU实现
序列图像
超分辨率重建
非局部均值
并行计算
基于SVM预分类学习的图像超分辨率重建算法
超分辨率重建
支持向量机(SVM)
颜色特征
样本学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 一种基于SVM的MRI序列图像超分辨重建算法
来源期刊 佳木斯大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 SVM MRI 超分辨 退化模型
年,卷(期) 2013,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 390-392,395
页数 4页 分类号 TP391.4
字数 2422字 语种 中文
DOI
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 马慧彬 佳木斯大学信息电子技术学院 41 77 5.0 7.0
2 丛岭 14 27 3.0 4.0
3 王斌 佳木斯大学信息电子技术学院 76 193 7.0 10.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (5)
共引文献  (12)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (1)
同被引文献  (0)
二级引证文献  (0)
1993(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1995(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1999(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2005(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2007(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2013(0)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2017(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
SVM
MRI
超分辨
退化模型
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
佳木斯大学学报(自然科学版)
双月刊
1008-1402
23-1434/T
大16开
黑龙江省佳木斯市学府街148号
14-176
1983
chi
出版文献量(篇)
5218
总下载数(次)
9
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导