【摘 要】
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为了提高可见光图像的识别和检测能力,提出基于OMP算法的可见光图像超分辨率重构方法。建立可见光图像的视觉信息采集模型,采用空间锚点邻域特征匹配方法进行的可见光图像超分辨特征分解,提取可见光图像边缘轮廓特征量,结合残差特征估计高分辨率图像特征融合和优化分割,建立可见光图像的超分辨率重建特征分布集,采用边缘信息空间区域融合方法进行可见光图像的像素信息融合和优化特征重组,提取可见光图像的模糊度特征分布集
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为了提高可见光图像的识别和检测能力,提出基于OMP算法的可见光图像超分辨率重构方法。建立可见光图像的视觉信息采集模型,采用空间锚点邻域特征匹配方法进行的可见光图像超分辨特征分解,提取可见光图像边缘轮廓特征量,结合残差特征估计高分辨率图像特征融合和优化分割,建立可见光图像的超分辨率重建特征分布集,采用边缘信息空间区域融合方法进行可见光图像的像素信息融合和优化特征重组,提取可见光图像的模糊度特征分布集,结合OMP算法实现可见光图像超分辨率重构。仿真结果表明,采用该方法进行可见光图像超分辨率重构的特征分辨
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