【摘 要】
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结合多尺度变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的优点,将空域的稀疏编码(SC)算法通过非下采样金字塔变换(NSPT)转换应用到频率域进行重建,并结合改进的PCNN对SC算法中的最优系数采用一种新的方法进行获取,进而提出一种新的超分辨率重建(SRR)模型与算法。首先将图像进行三次B样条放大处理,然后采用NSPT对图像进行多尺度分解得到高低频子带系数。对于低频子带,运用PCNN-SC完成重建;对高频子带
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结合多尺度变换和脉冲耦合神经网络(PCNN)的优点,将空域的稀疏编码(SC)算法通过非下采样金字塔变换(NSPT)转换应用到频率域进行重建,并结合改进的PCNN对SC算法中的最优系数采用一种新的方法进行获取,进而提出一种新的超分辨率重建(SRR)模型与算法。首先将图像进行三次B样条放大处理,然后采用NSPT对图像进行多尺度分解得到高低频子带系数。对于低频子带,运用PCNN-SC完成重建;对高频子带,将其与预测高分辨(HR)图像的特征图像运用改进的PCNN经图像融合完成重建。最后通过逆NSPT得到HR
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介绍了一种新型的光学分幅成像仪设计方案,相比于传统的转镜式光学分幅成像仪和变像管成像仪,该系统采用光纤传光束两个端面的排列形式可变的特点实现Cranz-Schardin原理的多通道光学分幅成像,光束快速偏转可以采用电光偏转扫描或者转镜扫描实现。图像采集系统用Basler公司的16个GigE相机作为系统摄像头,采用圆环型排列的方式实现图像分幅,可同时实现16幅数字图像采集,具有大画幅,高空间分辨的优
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