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基于稀疏表示的对抗网络图像聚焦形貌修复: 收藏
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引用; 《计算机仿真》2021年第3期38卷 126-130,258页; 作者：陆焱胡玉荣郭竞荆楚理工学院计算机工程学院湖北荆门448000 荆楚理工学院科技处湖北荆门448000 西北大学信息科学与技术学院西安长安710127; 传统方法在进行对抗网络图像聚焦形貌修复时,图像光影边缘修补效果不佳,图像去噪效果差,提出一种稀疏表示的对抗网络图像聚焦形貌修复方法。通过摄像机采集到基本的目标图像,利用计算机图像扫描程序对目标图像分别进行整体的与局部的图...; 传统方法在进行对抗网络图像聚焦形貌修复时,图像光影边缘修补效果不佳,图像去噪效果差,提出一种稀疏表示的对抗网络图像聚焦形貌修复方法。通过摄像机采集到基本的目标图像,利用计算机图像扫描程序对目标图像分别进行整体的与局部的图像扫描,采集需要修复的图像内部信息。使用图像融合法融合图像数据,提取特征点。通过预估字典矩阵确定字典类型,运用贪婪算法中的追踪匹配法,实现图像数据匹配与缺陷填补。使用平滑处理的方式改善线条与光影边缘部分,得到清晰的图像。实验结果表明,设计的图像聚焦形貌修复方法能够提高目标图像完整融合,提高图像修复清晰度,有效解决噪声问题。; 来源：详细信息评论

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