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搜索资源 - kernel estimation blur
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kde全称是kernel density estimation.基于核函数的概率密度估计方法。是模式识别中常用的算法之一-KDE which is kernel density estimation is used to estimate probabilty function. It is mostly used in pattern recogntion
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blur kernel estimation based on two images. one blurry and one non-blurred
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我们提出一种新的算法,消除运动模糊的一个
图像。我们的方法计算一个使用unied deblurred形象
概率模型的估计和unblurred都模糊的内核
图像复原。我们报告一个常见的原因分析
工件在当前去模糊方法发现,然后介绍
一些新颖的条款在这个概率模型进行了研究
通过我们的分析。
-We present a new algorithm for removing motion blur from a single
image. Our method comput
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针对遥感图像可控参数误差造成的图像模糊，进行模糊核估计-Remote sensing images for image blur caused by controllable parameter error, blur kernel estimation
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L0模糊核估计算法
L0模糊核估计算法-Blur kernel estimation algorithm L0 L0 L0 blur kernel estimation algorithm blur kernel estimation algorithm
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robust blur kernel estimation for licance plate image from fast moving vehicles
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