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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

数字图像处理大作业：超分辨率算法复现

【2017年整理】超分辨率算法综述.doc

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。

matlab获取图像前端点代码弥合模拟差距到真实差距：对真实数据进行超分辨率基准测试 该存储库包含本文中报告的针对超分辨率Erlangen（SupER）基准的评估协议： Köhler，T.，Bätz，M.，Naderi，F.，Kaup，A.，Maier，A.，＆Riess，C.（2019年）。 “迈向缩小模拟到真实的差距：对真实数据进行超分辨率基准测试。”，摘自：IEEE模式分析和机器智能交易（即将出现） 可以从我们的网站下载所有数据集和基准测试结果。 这些图像是使用配备了f / 1.8、16mm定焦镜头的Basler acA2000-50gm CMOS相机采集的所有真实图像。 我们以此数据库为基准对各种单图像和多帧超分辨率（SR）方法进行了基准测试。 入门 基准的结构如下： data ：指定用于存储输入数据集的目录 matlab ：基准测试的源代码 algorithms ：SR算法和图像质量度量 quantitativeStudy ：用于定量评估的脚本 observerStudy ：人类观察者研究的脚本 utility ：映像IO和预处理功能 visualization ：用于可视化

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。

全英文版，毕业设计翻译文献用，关于PCA的人脸识别超分辨率算法

双三次插值与论文中的超分辨率算法代码部分，MATLAB

通过SRCNN进行水下图像增强 一种水下图像增强方法和相应的图像超分辨率算法。 使用的算法： 图像增强技术。 超分辨率卷积神经网络 Retinex算法伽玛校正。 黑暗先验。 进一步阅读：使用SRCNN.pptx进行水下图像增强 SRCNN训练模型：my_modelSRCNN.h5 用于实施的参考文件：Underwater2.pdf