此功能基于扩散驱动的正则化功能（regularizeSR.m）实现多帧超分辨率模型。 该函数的输入是：s（输入图像序列）、delta_est（水平和垂直方向的平移运动值）、phi_est（旋转运动）和因子（放大率）。 估计运动（旋转和平移）的配准方法是 Keren（请参阅伊朗及其同事的工作，“通过图像配准提高分辨率”）。 相应论文，题为“A Noise-Suppressing and Edge-Preserving Multi-Frame Super-Resolution Image Reconstruction Method”，已提交至Journal of Signal Processing: Image Communication（手稿ID：image3133），正在第二次修订中。 请注意， http://lcav.epfl.ch/software/superresolution提供的

针对序列图像超分辨率重建非局部均值（non-local means，NLM）算法重建结果图像边缘区域过平滑的问题，提出了一种局部参数自适应改进方法。将整幅图像划分为图像子块，然后根据图像子块平均像素信息计算出其对应的滤波参数，这样有助于减少因整幅图像使用统一滤波参数而导致的某些高频信息的丢失。实验结果表明，与经典NLM重构算法相比，改进算法重建出的结果图像的轮廓边缘更清晰，字符辨识度更高；在算法实现方面，图像重构程序在CPU/GPU平台上实现，使用GPU并行化加速的程序比单CPU运算的程序，加速比最高可达

espcn的matlab代码EGVSR-PyTorch | VSR x4：EGVSR； 高档 x4：双三次插值 内容 介绍 这是一个PyTorch实现EGVSR的：电子fficcient＆G ENERAL视频超分辨率（VSR），使用子像素卷积优化TecoGAN VSR模型的推理速度。 请参考官方实现和更多信息。 特征 统一框架：这个 repo 为各种最先进的基于 DL 的 VSR 方法提供了一个统一的框架，例如 VESPCN、SOFVSR、FRVSR、TecoGAN 和我们的 EGVSR。 Multiple Test Datasets ：这个repo提供了三种类型的视频数据集进行测试，即标准测试数据集——TecoGAN中使用的Vid4、Tos3和我们的新数据集——Gvt72（从站点中选择并包括更多场景）。 更好的性能：此 repo 为模型提供了比以前的方法更快的推理速度和更好的整体性能。 请参阅部分中的更多详细信息。 依赖关系 Ubuntu >= 16.04 英伟达 GPU + CUDA 和 CUDNN Python 3 PyTorch >= 1.0.0 Python 包：numpy、

去噪声代码matlab 有限数据光声层析成像的Singram超分辨率和去噪卷积神经网络（SRCN） Python代码：（需要使用Tensorflow作为后端的keras） #Python拟议的深层神经网络的实现以及训练例程：SRCNTrain.py＃用于重新训练网络现有模型的Python代码：SRCNRetrain.py＃用于测试模型的Python代码：SRCNTest.py #MATLAB函数可将噪声添加到PAT正弦图中：addNoise.m #MATLAB代码制作正弦图补丁以创建训练和测试数据集：makePatches.m #MATLAB函数内插singoram（最近内插）：generalTwiceInterpolate.m 此Python和MATLAB代码用作以下工作的一部分：Navchetan Awasthi，Rohit Pardasani，Sandeep Kumar Kalva，Manojit Pramanik和Phaneendra K. Yalavarthy“ Sinogram超分辨率和降噪卷积神经网络（SRCN），用于有限的数据光声断层扫描” 该代码没有任何保证，可以随意

论文实验，图像超分辨率重建

为降低最大后验概率（MAP）超分辨率图像复原算法中模糊参数调整的复杂度，减少迭代运算量，提出了一种超分辨率复原新算法。先抽取一幅低分辨率图像作为参考图像，用其余低分辨率图像估计参考图像，通过训练模糊参数使估计的均方误差最小，自适应地估计最佳模糊参数。然后根据高分辨率图像和参考图像计算多项式之间的可类比性和估计误差变化的线性相关性，将训练结果直接用于超分辨率复原。复原时先利用最佳模糊参数将全部的低分辨率图像信息融合到高分辨率初始图像中，改进了复原运算的处理流程。相对于其他MAP复原算法，新算法不需要人工调整

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用卷积滤波器matlab代码DBSRCNN 对超分辨率卷积神经网络进行去模糊处理。 DBSRCNN网络 DBSRCNN-Keras 此代码用于处理模糊的低分辨率图像，以获得去模糊的高残留图像。 如果此代码对您有帮助，请引用本文：使用深度卷积神经网络进行图像去模糊和超分辨率，F.Albluwi，V.Krylov和R.Dahyot，IEEE信号处理机器学习国际研讨会（MLSP 2018） ，2018年9月，丹麦奥尔堡，丹麦。 依存关系 的Python 3.6.5 TensorFlow 1.1.0。 Keras 2.2.2。 Matlab。 Matconvnet。 产生资料 通过高斯滤波器（imgaussfilt）在不同级别（sigma = 1、2、3和4）上模糊图像。 使用放大系数= 3使用“双三次”功能调整图像大小，最近发表的论文通常使用Matlab生成低分辨率图像。 与SRCNN网络进行公平比较； 使用了训练集Yang91。 训练 使用matlab生成训练补丁：运行generate_train.m和generate_test.m。 使用带有TensorFlow（tf）的Keras作为后

图像超分辨率代码，包含数据创建，模型的搭建，模型的训练

超分辨率 精选的超分辨率资源列表和单个图像超分辨率算法的基准。 请参阅我实现的超分辨率算法： 去做 建立像这样的 最先进的算法 经典稀疏编码方法 ScSR 作为原始图像补丁的稀疏表示的图像超分辨率（CVPR2008），杨建超等。 通过稀疏表示的图像超分辨率（TIP2010），杨建超等。 针对图像超分辨率的耦合字典训练（TIP2011），杨建超等。 锚定邻域回归法 ANR Radu Timofte等人的《基于实例的快速超分辨率的锚定邻域回归》（ICCV2013）。 A + A +：调整后的锚定邻域回归以实现快速超分辨率（ACCV2014），Radu Timofte等人。 IA Radu Timofte等人，《改进基于示例的单图像超分辨率的七种方法》（CVPR2016）。 自我榜样 SelfExSR 变换后的自样本的单图像超分辨率（CVPR2015），黄佳斌等。 贝