针对具有大量卷积神经网络的图像超分辨率算法存在的参数大，计算量大，图像纹理模糊等问题，提出了一种新的算法模型。 改进了经典的卷积神经网络，调整了卷积核大小，并减少了参数； 添加池层以减小尺寸。 降低了计算复杂性，提高了学习率，并减少了培训时间。 迭代反投影算法与卷积神经网络相结合，创建了一个新的算法模型。 实验结果表明，与传统的面部错觉方法相比，该方法具有更好的性能。

图像超分辨率技术是一种计算机视觉领域的关键技术，其目的是通过算法提升低分辨率（Low-Resolution, LR）图像的质量，使之接近或恢复到原始高分辨率（High-Resolution, HR）图像的细节和清晰度。在这个领域，基准数据集是评估和比较不同超分辨率算法性能的重要工具。"图像超分辨率基准数据集"提供了五个这样的测试集，每个都包含了x4x3x2的超分辨率任务，这意味着算法需要将图像分别放大到原来尺寸的4倍、3倍和2倍。 Set5是一个广泛使用的超分辨率数据集，它包含了高质量的高分辨率图像样本，这些样本主要来自真实世界的场景，涵盖了多种主题，如人物、风景等。Set5的数据集设计初衷是为了评测在实际应用中，超分辨率算法的性能和真实性。在处理这个数据集时，研究人员通常会先对原始HR图像进行下采样操作，生成对应的LR图像，然后用各种超分辨率算法去恢复这些LR图像，最后与原始HR图像进行对比，评估算法的重建效果。 超分辨率技术可以分为两大类：基于学习的方法和非基于学习的方法。非基于学习的方法，如插值、反卷积等，主要依赖数学运算来提高图像分辨率。而基于学习的方法，尤其是近年来随着深度学习的兴起，通过训练神经网络模型来学习图像的高分辨率特性，例如SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）、VDSR（Very Deep Super-Resolution）和ESPCN（Efficient Sub-Pixel Convolutional Neural Network）等，它们在Set5等基准数据集上的表现通常优于传统方法。 在评估超分辨率算法时，常见的指标包括峰值信噪比（PSNR）和结构相似度指数（SSIM）。PSNR衡量了重建图像与原始图像之间的均方误差，数值越高，表示重建质量越好。SSIM则从人类视觉系统的角度考虑，评价图像的结构信息保持程度，同样值域越大，表示相似度越高。 在实际应用中，除了追求高PSNR和SSIM值，算法还需要考虑计算效率和实时性。例如，轻量级网络设计，如ESPCN，能够在保持良好性能的同时，降低计算复杂度，适应于嵌入式设备或实时系统。 "图像超分辨率基准数据集"，特别是Set5，为研究者提供了一个公正的平台，用于开发和测试新的超分辨率算法。通过对这个数据集的不断挑战和优化，我们可以期待未来图像超分辨率技术在画质提升、视频处理、遥感影像分析等领域发挥更大的作用。

配套文章：https://blog.csdn.net/qq_36584673/article/details/136861864 文件说明： benchmark_results：保存不同倍数下测试集的测试结果 data：存放数据集的文件夹，包含训练集、测试集、自己的图像/视频 epochs：保存训练过程中每个epoch的模型文件 statistics：存放训练和测试的评估指标结果 training_results：存放每一轮验证集的超分结果对比，每张图像5行3列展示 data_utils.py：数据预处理和制作数据集 demo.py：任意图像展示GT、Bicubic、SRGAN可视化对比结果 draw_evaluation.py：绘制Epoch与Loss、PSNR、SSIM关系的曲线图 loss.py：损失函数 model.py：网络结构 test_benchmark.py：生成benchmark测试集结果 test_image.py：生成任意单张图像用SRGAN超分的结果 test_video.py：生成SRGAN视频超分的结果 train.py：训练SRGAN 使用方法见文章。

Matlab领域上传的视频均有对应的完整代码，皆可运行，亲测可用，适合小白； 1、代码压缩包内容 主函数：main.m； 调用函数：其他m文件；无需运行 运行结果效果图； 2、代码运行版本 Matlab 2019b；若运行有误，根据提示修改；若不会，私信博主； 3、运行操作步骤 步骤一：将所有文件放到Matlab的当前文件夹中； 步骤二：双击打开main.m文件； 步骤三：点击运行，等程序运行完得到结果； 4、仿真咨询 如需其他服务，可私信博主或扫描视频QQ名片； 4.1 博客或资源的完整代码提供 4.2 期刊或参考文献复现 4.3 Matlab程序定制 4.4 科研合作

图像超分辨率重建matlab源码 超分辨率图像处理 从几幅图象中提取像素合成新的比较清晰的图像-super-resolution image processing images from pieces of pixels from the synthesis of new clearer images 文件列表(点击判断是否您需要的文件): superresolution_v_2.0 .....................\.DS_Store .....................\application .....................\...........\.DS_Store .....................\...........\applicability.m .....................\...........\c2p.m .....................\...........\Contents.m .....................\...........\create_images.m .....................\...........\estimate_motion.m .....................\...........\estimate_rotation.m .....................\...........\estimate_shift.m .....................\...........\generatePSF.m .....................\...........\generation.fig .....................\...........\generation.m .....................\...........\gpl .....................\...........\html .....................\...........\....\.DS_Store .....................\...........\....\SR_about.html .....................\...........\....\SR_documentation.html .....................\...........\interpolation.m .....................\...........\iteratedbackprojection.m .....................\...........\keren.m .....................\...........\keren_shift.m .....................\...........\logo_epfl_small.tif .....................\...........\logo_warning.tif .....................\...........\lowpass.m .....................\...........\lucchese.m .....................\...........\marcel.m .....................\...........\marcel_shift.m .....................\...........\n_conv.m .....................\...........\n_convolution.m .....................\...........\papoulisgerchberg.m .....................\...........\pocs.m .....................\...........\robustnorm2.m .....................\...........\robustSR.m .....................\...........\shift.m .....................\...........\SR_about.m .....................\...........\SR_documentation.m .....................\...........\superresolution.fig .....................\...........\superresolution.m

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win32位编译的 快速超分辨率重建(fscrcnn)程序，非源代码

纯 C++ 实现的超分辨率重建， 你不用安装任何编程语言和神经网络库，马上使用超分辨率 非源代码，源代码都在博客的文章上了

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1.支持任意大小的图片输入 2.输入模糊的图片，输出清晰的图片 3.采用pytorch框架实现，带有预训练权重，压缩包中带有完整的测试样例和代码 4.开箱即用，只需要两行代码即可使用