本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传 本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传

本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传 本代码实现了单帧超分辨率重建，效果比传统的样条插值好很多，关于本代码的IEEE文献后期再上传

基于稀疏表示的超分辨率图像重建是当前典型的算法之一，引入约束性更强的局部约束线性编码（LLC:Locality-constrained Linear Coding）对其进行了改进。首先依据一个高分辨率图像集训练出成对的高分辨率和低分辨率词典，然后根据低分辨率词典对输入的低分辨率图像用LLC方法进行编码，再依据高分辨率词典及编码系数初步重建高分辨率图像，最后添加全局约束重建高分辨率图像，并将该算法推广到多帧图像超分辨率重建层面。分析和对多幅图像的实验结果都表明，新算法相对原算法不仅提高了图像重建的质量还降低

基于多特征的红外图像超分辨率重建，杨晓敏，韦帅方，在超分辨率研究过程中，人们发现图像块的特征提取是决定超分辨率重建质量的重要环节。图像特征直接表达图像块的结构信息。传统的

超高分辨率matlab代码HBPN (Hierarchical-Back-Projection-Network-for-image-SR) 作者：Zhi-Song、Li-Wen Wang 和 Chu-Tak Li 本 repo 仅提供简单的测试代码、预训练模型和网络策略演示。 我们提出了一种使用分层背投影网络 (HBPN) 的单幅图像超分辨率，以实现良好的 SR 性能和低失真。 您可以从以下位置查看论文 百科全书 @InProceedings{Liu2019hbpn, author = {Liu, Zhi-Song and Wang, Li-Wen and Li, Chu-Tak and Siu, Wan-Chi}, title = {Hierarchical Back Projection Network for Image Super-Resolution}, booktitle = {The Conference on Computer Vision and Pattern Recognition Workshop(CVPRW)}, month = {June}, year =

基于重建方法的图像超分辨率技术发展现状分析与方向预测

针对现有的基于卷积神经网络的图像超分辨率算法参数较多、计算量较大、训练时间较长、图像纹理模糊等问题, 结合现有的图像分类网络模型和视觉识别算法对其提出了改进。在原有的三层卷积神经网络中, 调整卷积核大小, 减少参数; 加入池化层, 降低维度, 减少计算复杂度; 提高学习率和输入子块的尺寸, 减少训练消耗的时间; 扩大图像训练库, 使训练库提供的特征更加广泛和全面。实验结果表明, 改进算法生成的网络模型取得了更佳的超分辨率结果, 主观视觉效果和客观评价指标明显改善, 图像清晰度和边缘锐度明显提高。

针对传统基于压缩感知的单字典超分辨方法难以充分描述复杂的遥感图像纹理的问题，提出了一种多尺度残余字典超分辨重建方法。首先对插值图像的高频子带执行Contourlet变换获得多个子频带；然后在各子频带上建立对应子残余字典，并进行字典学习和超分辨重建；最后对高频和低频部分进行融合得到完整的超分辨图像。实验结果表明：与其他相关方法相比，本文方法的超分辨效果无论主观视觉还是客观评价指标都有很大提高。其中客观评价指标，本文方法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio, PSNR)和结构相似度(structural similarity, SSIM)平均值分别提高6 dB和0.05。对于纹理复杂的遥感图像的超分辨重建场合，更好地满足重建效果和时效的要求，具有重要的理论和应用意义。

超分辨很好地知网论文，适合初学者使用和阅读 等等 看

srcnn matlab代码SRCNN-张量流 概述 SRCNN 算法的实现。 官方网站上的原始Matlab和Caffe可以找到。 文件 测试/：测试数据集 train/：训练数据集 main_process.py：主要训练/测试文件 srcnn_model.py：定义srcnn模型类 utils.py：数据预处理函数 preprocess.m：预处理训练/测试图像，包括图像裁剪和归一化（ Matlab 代码） modcrop.m：裁剪适合特定比例的尺寸（ Matlab 代码） 用法 用于训练， python main_process.py 用于测试， python main_process.py --is_train False --extract_stride 21 结果 去做 参考 原论文： 部分代码基于这个库，scipy 实现了图像预处理。