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目前基于深度学习的红外与可见光图像融合算法,通常无法感知源图像显著性区域,导致融合结果没有突出红外与可见光图像各自的典型特......
人脸超分辨率重建（Face Super-Resolution,Face SR）是一种通过算法来提高人脸图像分辨率的方法,与改良硬件设备的方式相比,它拥有低......
单幅图像去雾任务作为计算机视觉任务领域中的重要组成部分,在目标跟踪、无人驾驶等视觉任务中都承担着重要的作用。因此,在多样的......
针对水体对光的吸收和散射导致的水下图像细节模糊和颜色失真等问题,提出了一种基于多尺度生成对抗网络的水下图像增强算法。该算......
随着深度学习技术在图像领域上越来越普及,研究学者对图像超分辨率重建的研究方向从传统方法逐渐转向基于深度学习的算法。图像超......
图像的超分辨率重建技术尽管使用更快,更深的卷积神经网络已在单图像超分辨率的准确性和速度方面取得了突破,但仍然存在许多问题仍......
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目的针对图像合成配准算法中鲁棒性差及合成图像特征信息不足导致配准精度不高的问题,提出了基于残差密集相对平均条件生成对抗网......
低分辨率虹膜图像所含有效信息较少,实际应用到虹膜识别中会影响识别精度,而图像超分辨率重建技术能够有效解决这一问题。针对虹膜......
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随着科技的发展和人民生活水平的提升,大家对数字流媒影音图像的视觉质量有了更高的要求,数字电视的分辨率已经从720P,1080P升级为......
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高分辨率的医学图像能提供器官或组织的详细结构信息,有助于临床诊断、决策和精确的定量图像分析。由于硬件设备等物理条件的限制,......
生成对抗网络模型可以用来生成服从原始真实图像分布规律的高频细节信息。为了进一步提高重建图像的视觉质量,对生成对抗网络的生......
