本征图像分解相关论文
随着数字产品的快速普及和互联网的飞速发展,人们对图像质量的要求不断提高,图像处理在人们生活中的作用也越来越重要。色彩传递技......
受传感器状态、成像机理、气候、光照等条件的影响,高光谱遥感图像存在严重的畸变和失真。本征图像分解是计算机视觉及图形学领域......
本征图像分解是计算机视觉领域中一个颇具挑战性的任务,其目的是从观测图像中恢复出一系列能够描述图像本质的特征部分。由于每种......
为提供高速度、高可靠性、高覆盖度的实时卫星数据服务,针对卫星视频特点,研究高效的卫星视频压缩方法势在必行。卫星周期性拍摄的......
针对传统本征图像分解无法获取完整的解决方案的问题。该文提出一种基于深度的图像本征分解方法,首先,采用迭代法进行镜面高光分解......
医学图像融合是利用某种方法将多张不同模态的医学图像合成为一张图像并最大限度地保留输入图像重要信息的过程,其目的是为医生提......
高光谱图像分类是许多应用的第一步,也是极其重要的一步。针对目前分类方法存在误分现象,尤其是在地物边缘附近区域,以及现有空谱......
图像在采集或者传输过程中难免会受到各种外在或者内在因素的影响,造成图像的退化和质量下降。为了尽可能恢复出原始图像以用于后......
本征图像分解问题旨在将输入的图像分解成几张组分图像,这些组分图像分别描述输入图像中物体的材质特性、光照的效果,反映出图像中......
在计算机视觉领域中,解决图像或视频中的光照一致化问题是一项基础性的工作。现在的很多图像处理应用中,首先需要去除掉图像中的光......
为使分解结果可保留光照的空间变化性,获取较为准确的本征图像分解结果,提出一种单幅RGB-D图像本征图像交互分解算法.首先提出了一......
为解决传统彩色图像去噪算法容易出现细节模糊、伪色彩及去噪效果不佳等问题,文中提出了一种基于本征图像分解的稀疏表示彩色图像......
当车牌光照不均匀时,会给车牌的进一步处理带来很大的困难.针对这一问题,提出基于本征图像分解的不均匀光照车牌的增强算法.把定位......
卷积神经网络(CNN)是目前深度学习中对于图像特征提取效果较好的神经网络。大数据时代所带来的海量数据,也为卷积神经网络带来了更......
目前,在面向室外高价值文物场景的变化检测中主要存在以下两个问题:一是监测相机无法精准的恢复到上一次监测过程的位置与姿态,使......
