【超分辨率图像重建】深度学习SCNN方法（附PSNR SSIM评估）【Matlab源码4095期】.mp4

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

CSDN佛怒唐莲上传的视频，所有代码都有详细的说明并可直接运行，适合初学者；主函数包括main.m；其他m文件用于调用；运行无需额外操作，效果图已包含在压缩包中；Matlab版本要求为2019b，操作简单，如有问题可按提示进行修改，如仍不理解可与博主联系；详细运行步骤包括将所有文件放到Matlab当前文件夹，双击打开main.m文件，点击运行并等待程序完成；需要更多仿真服务可私信博主或查阅博客底部的联系方式，提供完整代码、期刊论文复现、Matlab程序定制及科研合作。

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。

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。

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。

CSDN佛怒唐莲上传的视频都有完整的可运行代码，适合初学者；代码压缩包包含主函数main.m和其他调用函数，无需自行运行即可查看效果图；Matlab版本要求为2019b，遇到问题可按提示修改或私信博主求助；操作简单，将文件放入当前文件夹，打开main.m运行即可获得结果；需要更多仿真服务或定制Matlab程序可通过博客联系博主。

利用Matlab开发的图像超分辨率程序，采用稀疏表示和正则化优化技术，能够显著提高图像质量。

这个PyTorch仓库适用于ECCV 2018介绍的RCAN，其中包括使用非常深的残差通道注意力网络进行图像超分辨率的MATLAB代码。完整的代码支持Ubuntu 14.04/16.04环境，使用Python3.6、PyTorch_0.4.0、CUDA8.0和cuDNN5.1，针对Titan X/1080Ti/Xp GPU进行构建和测试。文章指出，深度对于图像超分辨率至关重要，但更深的网络难以训练。为了克服这一挑战，提出了非常深的残差通道注意网络（RCAN），通过残差中的残差（RIR）结构和长跳跃连接实现网络的深度增加。