基于BPN的人脸识别将图像转换为低分辨率图像的MATLAB开发

该代码实现了对低分辨率图像的重构，适用于MATLAB环境。

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

Matlab开发项目能够高效地将图像序列转换为用户所需的任意分辨率视频。

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

本研究利用Matlab语言，对人脸识别算法的准确率进行了深入分析，探究了影响识别准确率的因素，并对算法性能进行了评估。

提供了基于LDA算法的Matlab代码，专注于图像识别和人脸识别领域，涵盖智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、路径规划等多个技术领域。

这是一个Matlab代码集合，专注于超分辨率、除雾、去模糊、去噪、修复、色彩增强和提亮等低级视觉处理。除雾功能由...编写，去模糊由...编写，去噪由...编写，修复由...编写，色彩增强由...编写，提亮肤色由...编写，超分辨率由...编写。此外，还包括图像质量评估指标如PSNR、SSIM、VIF、FSIM和NIQE。特此感谢所有参与图像和视频质量评估算法的作者。

基于MATLAB的人脸识别是一种利用MATLAB平台实现人脸识别功能的系统。

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。