Howtosignalprocessing
- Quelle est la méthode de super-résolution?
- Qu'est-ce que le radar super-résolution?
- Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur de super-résolution?
- Comment fonctionne l'imagerie super-résolution?
Quelle est la méthode de super-résolution?
La super-résolution est basée sur l'idée qu'une combinaison de séquence de basse résolution (bruyante) d'images d'une scène peut être utilisée pour générer une image ou une séquence d'image haute résolution. Ainsi, il tente de reconstruire l'image de scène d'origine avec une haute résolution étant donné un ensemble d'images observées à une résolution inférieure.
Qu'est-ce que le radar super-résolution?
La méthode de super-résolution a été largement utilisée pour améliorer la résolution de l'azimut pour l'imagerie vers l'avant radar. En règle générale, il peut être réalisé en résolvant un problème de régularisation indifférentiable L 1. L'algorithme Split Bregman (SBA) est un excellent outil pour résoudre ce problème indifférentiable.
Qu'est-ce que l'apprentissage en profondeur de super-résolution?
Résumé - La super-résolution de l'image (SISR) est un problème maléfique notamment définiant qui vise à obtenir une sortie à haute résolution (HR) de l'une de ses versions à basse résolution (LR). Récemment, de puissants algorithmes d'apprentissage en profondeur ont été appliqués à SISR et ont atteint la performance de pointe.
Comment fonctionne l'imagerie super-résolution?
Sofi exploite la corrélation de la lumière à partir de fluorophores individuels, plus la lumière est corrélée et plus corrélée qui frappe un pixel, plus le pixel sera plus lumineux dans l'image Sofi. En corrélant les fluorophores dans le temps et / ou l'espace, Sofi est une puissante technique de super-résolution.
