| 题名 | 基于高斯过程回归的图像超分辨重建技术研究; Research on Super Resolution Image Reconstruction Based on Gaussian Process Regression |
| 作者 | 李建敏 |
| 答辩日期 | 2016-03-21 ; 2015-05-17 |
| 导师 | 李翠华 ; 曲延云 |
| 关键词 | 图像超分辨率重建 高斯过程回归 稀疏求解 多核学习 Super Resolution Gaussian process regression Sparse Multi-kernel learning |
| 英文摘要 | 图像已经成为人们日常生活和生产活动中最广泛的信息载体之一。然而在实际应用中，由于成像设备硬件条件的限制和成像环境等因素的影响，人们很难获得高分辨率的图像，这对后续图像的使用和处理带来很多困难。如何提高所获取图像的分辨率、改善图像质量，成为图像处理领域极具挑战性的课题。由于通过改善硬件设备来提高图像分辨率的代价很高，因此学者们纷纷从软件方面入手来提高图像的分辨率。图像超分辨率技术就是利用现有的低分辨率图像资源，设计模型、算法重建出高分辨率、高质量的图像，是解决超分辩重建问题经济且有效的方法。该技术在计算机视觉、视频监控、医疗图像、遥感成像以及生活娱乐等方面有广泛的应用前景，是视频图像处理领域的一...; Images have become one of the most widely used information carrier in our daily life. However, in the practical application, it is hard to get high-resolution images because of the limitations of the images device hardware and the bad imaging condition, which brings a lot of difficulties in the use and process of images. It is a challenging work to increase the resolution of an image and enhance i...; 学位：工学博士; 院系专业：信息科学与技术学院_控制理论与控制工程; 学号：23220090153714 |
| 语种 | zh_CN |
| 出处 | http://210.34.4.13:8080/lunwen/detail.asp?serial=50561 |
| 内容类型 | 学位论文 |
| 源URL | [http://dspace.xmu.edu.cn/handle/2288/134701]  |
| 专题 | 信息技术－学位论文 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 李建敏. 基于高斯过程回归的图像超分辨重建技术研究, Research on Super Resolution Image Reconstruction Based on Gaussian Process Regression[D]. 2016, 2015. |
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