基于高能量偏移点特征的低分辨图像配准算法

当分辨率很低时,用于图像配准的常用点特征(如角点、SIFT特征等)不明显,对应的图像配准难以正常进行。针对这一问题,本文探讨一种多尺度高能量偏移点特征配准算法,该算法以图像中偏移局部能量均值较大的点作为特征,并采用经典SIFT特征的描述方式,完成低分辨图像配准。实验结果表明,该特征稳定性好,能够有效应用于低分辨率图超分辨重建领域。

基于深度卷积生成对抗网络模型的超分辨数据重建

深度卷积生成对抗网络的超分辨任务包括生成网络和判别网络建模过程。实现分为寻找到低分辨图与高分辨图之间的关系模型和利用量化后的关系将低分辨图像通过恢复生动纹理和颗粒细节达到高分辨图两步。方法重建的图像可为高精度的目标检测提供保障。