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基于自适应迭代正则化算法的图像重建研究
文献摘要：
随着深度学习的不断发展与应用,图像分割成为计算机视觉领域的研究热点之一.文章针对图像分割中图像分辨率低、视觉效果差等问题,提出了一种基于自适应迭代正则化算法,该算法在重建过程中能够很好地抑制高斯噪声和拉普拉斯噪声,结合L1范数与正交梯度运算,图像恢复效果,通过四组图像验证,结果表明,本文提出的算法提高了重建的图像分辨率和图像质量,具有更佳的视觉效果.
文献关键词：
超分辨率图像重建;超分辨率;自适应正则化
中图分类号：
作者姓名：
严旭;武宁波
作者机构：
贵州大学大数据与信息工程学院,贵州贵阳550025;贵州联建土木工程质量检测监控中心有限公司,贵州贵阳550018
文献出处：
引用格式：
[1]严旭;武宁波-.基于自适应迭代正则化算法的图像重建研究)[J].电脑知识与技术,2022(35):19-21
A类：
B类：
自适应迭代,迭代正则化,正则化算法,发展与应用,图像分割,割成,计算机视觉,中图,图像分辨率,视觉效果,高斯噪声,拉普拉斯噪声,L1,范数,图像恢复,恢复效果,四组,和图像,图像质量,超分辨率图像重建,自适应正则化
AB值：
0.353938
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