Matlab代码集合超分辨率与图像修复工具

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

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。

这是用于高光谱超分辨率中耦合结构矩阵分解的混合不精确块坐标下降（HiBCD）Matlab代码，已在IEEE信号处理事务中发表。在半真实数据集实验中，您可以在提供的链接下载真实HS图像，并运行相应脚本以获取数据矩阵。合成数据集实验也包含在内，参考了吴瑞元、开海Wai和马永健的研究。专注于高光谱超分辨率（HSR）中的耦合结构矩阵。

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。

这个项目提供了MATLAB代码，用于复现论文“稀疏超分辨率中的分数导数”的结果。除了MATLAB代码之外，还有一些Python脚本可以用于创建论文表格。 数据集 训练图像位于“数据/培训”文件夹中，来自Yang的网站。 测试数据集是“超分辨率”领域的双极数据集，包括BSD100、漫画109、Set5、Set14和城市100。 程序使用地面真实图像作为输入，自动生成低分辨率图像，然后进行放大。例如，Set5数据集位于“数据/测试/Set5”文件夹中。 代码 程序的核心代码来自J. Yang等人的论文“通过稀疏表示实现图像超分辨率”，发表于IEEE图像处理事务，第19卷，第11期，第2861-2873页，2010年。 运行程序的主要MATLAB文件是： SparseSR_Zooming.m SparseSR_DictionaryTraining.m

超分辨率是一项关键的图像处理技术，通过增加图像像素数来提高图像清晰度和细节，以产生视觉上更高质量的图像。在计算机视觉中，超分辨率广泛用于图像增强、视频处理和医疗影像分析等领域。Set5数据集是一个基准测试集，由Christian Timmermann等人于2011年创建，用于评估和比较各种超分辨率算法的性能。数据集包含5个高分辨率自然图像，涵盖复杂纹理和结构，能够全面测试算法能力。虽然Set5数据集规模较小，但与其他数据集如Set14和BSD100结合使用，可广泛验证算法在不同图像样本上的表现。

该代码实现了对低分辨率图像的重构，适用于MATLAB环境。

使用Matlab代码开发的视频超分辨率技术现已在PyTorch中推出虚拟网络VSRNet的实现。这项技术基于卷积神经网络，提高视频图像的分辨率和质量。安装相关依赖如PyTorch、Tensorboard Logger、OpenCV等。训练和验证数据集的选择是基于其适合单帧到多帧VSRNet技术的扩展。

本代码用于去噪或对多对比度的 MR 图像进行超分辨率。它将使用带有多通道全变差数据项的生成模型。它能够处理具有不同视野和分辨率的多个对比度。它还可以利用多次重复的相同对比度。