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ARMODEL
- 功率谱估计的应用范围很广，在各学科和应用领域中受到了极大的重视。在《现代信号处理》课程中讲述了经典谱估计和现代谱估计这两大类谱估计方法；经典谱估计是基于傅立叶变换的，虽然具有运算效率高的优点，但是频谱分辨率低同时旁瓣泄漏严重，对长序列有着良好的估计。为了克服经典谱估计的缺点，人们开展了对现代谱估计方法的研究。现代谱估计是以随机过程的参数模型为基础的，有最大似然估计法、最大熵法、AR模型法、预测滤波器法。现代谱估计对短序列的估计精度高，同经典谱估计互为补充。在认真学习了现 代谱估计方法后，我选择了
图形学实验
- 一个低分辨率的图形包,做的比较差,但是通过这个图形包可以了解到图形是如何生成的.-a low-resolution graphics package, so the relatively poor, but through this graphics package could see how graphics are generated.
person1_256
- 超分辨率复原（分块处理） 将样本库中的高分辨率图象和低分辨率图象分别做分块处理，当新输入一幅低分辨率图象时，分成小块到样本库中寻找最匹配的高分辨率块，然后复原出高分辨率图象。-Superresolution recovery (block processing) for a sample of high-resolution images and low-resolution images respectively block , when the new importation of a
person3_1024
- 超分辨率复原（分成1024块） 将样本库中的高分辨率图象和低分辨率图象分别做分块处理，当新输入一幅低分辨率图象时，分成小块到样本库中寻找最匹配的高分辨率块，然后复原出高分辨率图象。-Superresolution recovery (into 1024) for a sample of high-resolution images and low-resolution images, respectively do block, when the new importation of a l
mapbot
- 用于机器人自动低分辨路的地图测绘程序。用于机器人控制测绘。分为远端控制端和本地控制端。控制电机为标准舵机。-robot for automatic low-resolution mapping of the Road procedures. Mapping for robot control. Remote control is local control and terminal end. Control as a standard servo motor.
TVL1_HCS_v1
- % May 2010 % This matlab code implements TVL1 based Hybrid Compressive Sensing using LSQR. % Only suitable the small scale data due to the costly storage and computation. % % A - M x N measurement matrix: random sampling alone or hybrid sampling (ran
downsample.rar
- 用matlab实现多幅图片的downsample 把图片变成低分辨率的小图片。,Using matlab implementation of the downsample pictures put into a low-resolution picture of the small picture.
SR_1
- 基于分块的人脸图像超分辨率学习算法实验平台，利用学习到的训练集图像信息对低分辨率图像超分辨率，并可以查看超分辨率后的图像块匹配结果（用鼠标双击结果显示窗口中的实验图像），可以设置实验参数。-Block-based face image super-resolution algorithm for the experimental platform to learn, learning to use the training set of low-resolution image informat
Super-resolution
- 基于低分辨率图像的自适应超分辨率重构算法-Low-resolution images based on adaptive super-resolution reconstruction algorithm
反演解析算法
- 仿真获取四幅互差半个像素的低分辨率图像，利用反演解析算法重建出一副高分辨率图像，属于亚像元技术或者超分辨率技术。-Simulation Interoperability poor access to four half-pixel low-resolution images, the use of inversion algorithm for the reconstruction of an analytic high-resolution images, belong to sub-pixe
fdlib_windows
- Face Recognition Library === === === === Advanced face recognition DLL using two functions : Train and Recognize. Uses neural net back propogation alogorithm with more AI tools added for imaging optimization. Library works great even for a lo
SR
- Super resolution from low resolution
IMAGE-FUSION-resolutionmerge
- Monochromatic (gray scale) low resolution image is converged to colored image by false color mapping to "hot" color scheme. This RGB image is then converted to Hue, Saturation and Value (HSV) image. Value component is replaced by higher resolution im
Sparse Lab 200-Core
- 基于多帧图像插值（Interpolation）技术的方法是SR恢复技术当中最直观 的方法。这类方法首先估计各帧图像之间的相对运动信息，获得HR图像在非均 匀间距采样点上的象素值，接着通过非均匀插值得到HR栅格上的象素值，最后 采用图像恢复技术来去除模糊和降低噪声（运动估计!非均匀插值!去模糊和 噪声）。-In this paper, we propose a novel method for solv- ing single-image super-resoluti
Overview-on-super-resolution
- 图像超分辨率重建可以利用多幅具有互补信息的低分辨率图像重构一幅高分辨率的图像, 该技术已经成 为图像处理领域的研究热点。介绍了图像超分辨率重建的基本原理, 阐述了超分辨率重建技术与其它相关图像处理技 术的关系 系统地总结了图像超分辨率重建中常用的运动估计方法、运算方式和质量评价方法。-Image super-resolution reconstruction can take advantage of complementary information in multiple low-r
Resolution-Image-Reconstruction
- ：超分辨率(sR)重建技术是利用一幅或多幅低分辨率(LR)图像的信息重建出一幅高分辨率(HR)图像，同时能够 消除由成像器件引入的模糊、噪声。该技术应用领域广泛，已经成为国内外图像处理领域的研究热点之一。介绍了超分 辨率重建技术的基本原理，并分别以单帧和多帧、频域和空域为分类依据，分别阐述了超分辨率重建技术的经典方法，系 统地总结了各种方法的优缺点，提出了超分辨率重建技术可能的研究方向，从而为超分辨率重建相关技术的进一步研究 提供一定的理论基础-Abstract：Super—re
Super-resolution
- 本文提出，为第一次，一个统一的多图像超分辨率盲法（MISR或SR），单个图像模糊反卷积（二次发射离子束淀积），和多图像模糊反褶积（国际金业）的低分辨率（LR）图像退化通过线性空间不变（LSI）模糊，锯齿，加白高斯噪声（AWGN）。该方法是基于 交替最小化（AM）的一个新的成本函数 对于未知的高分辨率（HR）图像和模糊。 -This paper presents, for the first time, a unified blind method for multi-image
resolution
- 一个基于单幅低分辨率彩色图像的超分辨率重建程序-A super-resolution reconstruction program based on single low-resolution color images
face_recognition_low-resolution
- face recognition low resolution images using pca algorithm-face recognition low resolution images using pca algorithm
VLR Face recognition_articles
- the most recent and relevant papers (since 2014) which might help you to make a state of art and read about the recent researches in low resolution face recognition field