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超分重建 DIV2K 2 倍、3倍、4倍、8倍，完整训练和评估数据集，想要快速获取的，可放心下载

提出一种可用于改进图像超分辨率重建质量的双判别器超分辨率重建网络(DDSRRN)。该网络在生成式对抗网络(GAN)的基础上增加一个判别器,将Kullback-Leibler(KL)和反向KL散度组合成一个统一的目标函数来训练两个判别器,利用这两种散度的互补统计特性,能在多模式下分散预估计密度,从而避免重建过程中网络模型的崩溃问题,提高模型训练的稳定性。针对模型损失函数的设计部分,首先使用Charbonnier损失函数来构建内容损失,利用网络中间层的特征信息来设计感知损失和风格损失,最后为缩减图像重建时间,在网络结构中引入反卷积来完成图像重建操作。实验结果表明本文方法在主观视觉上具有丰富的细节,获得了更好的主观视觉评价和客观量化评价,网络泛化能力好。

翻译了一下TDAN，网络结构详解会在以后逐步更新

最近，视频超分辨率 (VSR) 在为超高清显示器提供高分辨率 (HR) 内容方面变得更加重要。虽然已经提出了许多基于深度学习的 VSR 方法，但其中大多数都严重依赖于运动估计和补偿的准确性。我们在本文中介绍了一个完全不同的 VSR 框架。

利用matlab实现图像超分辨率重建，效果比传统插值法更好

傅里叶叠层成像是一种新型的大视场、超分辨率显微成像技术。建立了宏观傅里叶叠层成像的物理与数学模型,给出了傅里叶叠层重建算法。搭建了实验系统,将傅里叶叠层成像技术应用于宏观成像领域,开展了实验研究。实验表明,宏观傅里叶成像方法能够大幅提高成像系统的分辨率。该技术在航空侦察和远距离成像等领域中具有潜在的应用价值。

iGLOBAL智慧平安社区警务平台-超分实景三维+社区物联网201903

把整理的超分重建 SR 和HR 图片 psnr 和 SSIM计算（pytorch实现）代码放在这里；珍惜积分的小伙伴，可以去https://positive.blog.csdn.net/article/details/109682095 博文手动粘贴，内容是一样的；

win超分辨率重建 RCAN(4倍)的win32程序，由RCAN-master中的模型改编而来