朱高
- 作品数：5 被引量：40H指数：3
- 供职机构：中国科学技术大学信息科学技术学院电子工程与信息科学系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 基于变差正则化的超分辨率图像重建被引量：1
- 2012年
- 针对超分辨率图像重建的求解病态性问题,从正则化求解的角度构建数据保真项和正则项,提出一种新的数据融合方法。讨论已有的数据融合方法,利用像素领域和帧间信息控制奇异点,考虑边缘区域的变差权值,避免重建图像的边缘区域过于平滑。实验结果表明,该方法能够提高重建图像质量,具有较好的鲁棒性。
- 朱高王培康宋慧慧
- 关键词：超分辨率图像奇异点正则化
- 面向低分辨监控场景的行人检测与超分辨重建算法研究
- 对低质量视频序列的行人目标进行检测和高分辨重建是伴随着近些年来提出来的物联网互联互通的概念而产生的新需求，智能化的信息集成处理有依赖于这些前端检测和处理的信息输入。高质量和有效的图像目标可以为后续的应用提供很好的支持，包...
- 朱高
- 关键词：行人检测MAP技术鲁棒自适应
- 文献传递
- 基于核回归的正则化超分辨率重建算法被引量：3
- 2012年
- 在正则化超分辨率重建框架下,基于M-估计理论和核回归思想,提出一种稳健的超分辨图像重建算法。该算法融合了M-估计理论的稳健处理机制和自适应核回归算法的选择性加权特性,提高了算法的稳健特性和边缘保持特性。通过选取Tukey范数和自适应核回归正则项,有效避免了L2范数和L1范数只能针对特定噪声模型的不足。经实验证明,该算法无论是视觉效果还是峰值信噪比(PSNR)都有显著地提高。
- 周鑫胡访宇朱高
- 关键词：超分辨率正则化
- 基于改进SURF算法的遥感图像配准被引量：32
- 2012年
- SURF算法用于遥感图像配准具有更好的鲁棒性和更高的效率。但由于遥感图像通常包含较多的重复特征,进行配准时容易产生误配,导致拼接图像出现重影和不精确。针对该问题,运用GTM方法对SURF算法进行改进后用于遥感图像配准。结合特征点的位置信息,分别构建特征点的图形,通过迭代使待配准图像的特征点图形一致,去除误配点。实验结果表明,使用改进后的算法进行遥感图像配准能有效去除误配点,实现准确匹配,从而实现正确拼接。
- 阳吉斌胡访宇朱高
- 关键词：图像配准SURFGTM图像拼接
- 基于聚类和高斯过程回归的超分辨率重建被引量：4
- 2012年
- 在样本学习的思想框架下,针对图像超分辨率问题的研究,提出了数据聚类和高斯过程回归相结合的解决方法.使用K-means对数据进行聚类,在各类中利用高斯过程回归对样本库中高低分辨率图像之间的对应关系进行学习.根据得到的学习模型对需要处理的低分辨率图像所对应的高分辨率图像进行预测,有效地利用了高低分辨率图像之间的统计特性.实验结果表明该方法可以较好地改善超分辨率重建效果.
- 华书娜王培康朱高
- 关键词：超分辨率聚类
