Surfacelet工具箱Surfacelet变换的多分辨率方法

双正交小波是一种小波变换，其中相关的变换是可逆的，但并非严格正交。相比正交小波，设计双正交小波允许更大的自由度，特别是在构造对称小波函数时更为灵活。在双正交小波变换中，通常存在两个标度函数φ和ψ，以及对应的另一组标度函数\tilde\phi和\tilde\psi，这种设计支持不同的多分辨率分析。因此，缩放序列a和\tilde a中的系数数量M和N可能不同，但它们必须满足双正交条件。MATLAB是一种强大的开发工具，用于实现多分辨率双正交小波变换的算法。

多分辨率动态模式分解（DMD）有效解决了信号分析中的短时问题，其原理类似于短时傅里叶变换和小波变换，能够捕捉信号的局部特征。

该资源提供基于 PyTorch 平台的 SRCNN 图像超分辨率深度学习模型，包括： 网络模型 训练代码 测试代码 评估代码 (可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的峰值信噪比 PSNR 和结构相似度) 预训练权重

细节增强的Matlab代码图像超分辨率反馈网络更新：我们建议的门控多反馈网络（GMFN）将出现在BMVC2019中。通过两个时间步长，每个时间步长包含7个RDB，与包括RDN的最新图像SR方法（其中包含16个RDB）相比，所提出的GMFN具有更好的重建性能。该存储库是我们建议的SRFBN的Pytorch代码。该代码由并基于进行开发，并在具有2080Ti / 1080Ti GPU的Ubuntu 16.04 / 18.04环境（Python 3.6 / 3/7，PyTorch 0.4.0 / 1.0.1，CUDA 8.0 / 9.0 / 10.0）上进行了测试。我们提出的SRFBN的体系结构。蓝色箭头表示反馈连接。有关我们建议的SRFBN的详细信息，请参见。如果您发现我们的工作对您的研究或出版物有用，请考虑引用： @inproceedings{li2019srfbn, author = {Li, Zhen and Yang, Jinglei and Liu, Zheng and Yang, Xiaomin and Jeon, Gwanggil}

针对多分辨率图像融合，提出了基于幼虫铝盐的新型技术。采用多分辨率奇异值分解方法，实现了图像的高效融合。

本例提供了利用小波多分辨率和曲线拟合进行信号去噪的有效方法。

该函数基于正则化功能实现多帧超分辨率模型，用于解决图像序列放大问题。输入包含图像序列、运动值、旋转角度和放大常数。该函数使用Keren提出的配准方法估计运动。

这个存储库由Timothy J. Gardner和Marcelo O. Magnasco引入Python世界。在标准超声波检查中难以察觉的复杂声音细节在重新分配时变得明显可见。我们探索将新型线性重新分配技术应用于音频分类和无监督机器翻译等下游任务的概念。新的表示形式有望显著提高性能。点击下方图片并放大以观察实现的高分辨率线性重新分配效果。要从GitHub安装，请执行pip install git+git://github.com/earthspecies/spectral_hyperresolution.git。详细讨论该存储库中线性重新分配的使用和参数设置。

matlab开发-超分辨率应用程序。多帧超分辨率应用程序的图形用户界面。