【摘 要】
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在基于低层次计算机视觉的超分辨率图像重建过程中,角点检测和插值是两个关键的技术.首先在SUSAN角点检测算法的基础上提出了改进算法,改进后的算法根据图块对比度的不同,在
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在基于低层次计算机视觉的超分辨率图像重建过程中,角点检测和插值是两个关键的技术.首先在SUSAN角点检测算法的基础上提出了改进算法,改进后的算法根据图块对比度的不同,在确定位于不同图块中的像素的USAN面积时采用了可变灰度阈值,可变灰度阈值的采用,使得检测出的角点分布更加均匀,而角点分布均匀则使得图像配准更加精确,有利于后期的重建工作.其次,提出了一种适合于超分辨率图像重建的插值算法:基于圆区域的自适应插值算法.该算法可以根据待插值点周围的灰度特征自适应决定插值策略,将线性插值、最邻近插值和中值插值法有机地结合在一起.大量的仿真实验证明了提出算法具有运算量小、图像重建后的效果出重,易于实现.
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