【标题】"Set5-数据集" 是一个广泛用于图像超分辨率（Super-Resolution, SR）研究的数据集合。在图像处理领域，超分辨率是指通过算法将低分辨率（Low-Resolution, LR）图像恢复成高分辨率（High-Resolution, HR）图像的过程。这个过程对提升图像清晰度和细节表现力具有重要意义，广泛应用于数码相机、视频监控、医疗成像等多个领域。 【描述】"SR" 指的是超分辨率技术，它是图像处理中的一个重要分支。超分辨率的目标是通过插值、建模或深度学习等方法，尽可能地还原丢失的高频信息，从而提高图像的分辨率。Set5数据集是为评估和开发这些技术而创建的，它包含了一系列精心选择的高分辨率图像，经过下采样处理后形成低分辨率图像，用于训练和测试超分辨率算法。 Set5数据集的特点在于它的图像质量高、细节丰富，适合用于评估算法在处理精细结构和纹理时的表现。数据集中每个图像的尺寸不一，但都足够大，可以提供足够的挑战性。数据集中的图像包括人物、风景、动物等各种主题，这使得模型在不同场景下的泛化能力能得到有效检验。 【标签】"数据集" 表明Set5是一个专门用于算法训练和评估的数据集合。在机器学习和深度学习中，数据集是模型学习和优化的基础。一个好的数据集应该具备代表性、多样性以及适量的大小，Set5恰好满足这些条件，因此成为了超分辨率领域内的标准测试集之一。 【压缩包子文件的文件名称列表】：img_001.png到img_005.png代表Set5数据集中包含的五张高分辨率图像。这些图像通常以.png格式存储，这是一种无损图像格式，能够保留原始图像的全部色彩信息。在超分辨率任务中，研究人员会先对这些高分辨率图像进行下采样，得到对应的低分辨率图像，然后用各种SR算法去尝试恢复原始的高分辨率图像，最后对比恢复结果与原始图像的相似度，以此来评估算法的性能。 Set5数据集对于推动超分辨率技术的发展起着至关重要的作用。通过在该数据集上训练和测试，研究人员可以不断优化算法，提高图像的恢复质量和速度。无论是基于传统方法如自适应插值、频域分析，还是基于深度学习的方法如卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs），Set5都是评估这些算法性能的关键基准。随着技术的不断进步，未来可能会有更多更复杂的数据集出现，但Set5因其经典性和实用性，依然会在SR研究中占据一席之地。

ESPCN-Dataset，HDF5格式+png格式，T91数据集和Set5数据集

使用inception思想改进残差块，进行特征提取的图像超分算法。在Set5测试集上最高可达37.4db

超分辨率测试集，Set5, Set14, BSDS100, Urban100, Manga109, Historical

Set5，Set14 Dataset 是基于非负邻域嵌入的低复杂度单图像超分辨率的数据集，该训练集被用于单幅图像超分辨率重构，即根据低分辨率图像重构出高分辨率图像以获取更多的细节信息。 这项技术已被广泛应用于 计算机视觉 与图形学、医学成像、安全监控等领域。 该数据集由比利埃大学、法国贝尔实验室于 2012 年发布，相关论文有《Low-Complexity Single-Image Super-Resolution based on Nonnegative Neighbor Embedding》。

图像处理(image processing)，用计算机对图像进行分析，以达到所需结果的技术。又称影像处理。图像处理一般指数字图像处理。数字图像是指用工业相机、摄像机、扫描仪等设备经过拍摄得到的一个大的二维数组，该数组的元素称为像素，其值称为灰度值。图像处理技术一般包括图像压缩，增强和复原，匹配、描述和识别3个部分。

总共五个超分重建的测试数据集，BSD100、set5、set14、Sun-Hays80、Urban100；大家酌情下载就好，没有积分的话，可以私信我，我发给你们也可以的！

图像超分辨率领域用到的数据集，积分免费下载！

91-image包括91张图像、set5中5幅图，set14中14幅图，可用于SRCNN超分辨率的训练、验证与测试

内含Set5,Set14,91image,General-100,BSD100(test),BSD200(train),BSD500等常见超分辨率重建数据集