PyTorch实施WSRWCM的轻量级小波学习图像超分辨率（ACMMM2020接受）

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

这是EGVSR在Matlab和PyTorch中的实现。EGVSR是一个高效通用的视频超分辨率技术，使用子像素卷积优化了TecoGAN模型的推理速度。该项目提供了一个统一的框架，支持包括VESPCN、SOFVSR、FRVSR、TecoGAN以及我们的EGVSR在内的多种DL方法。提供了多个测试数据集，包括Vid4、Tos3和新数据集Gvt72，以确保模型在不同场景下的优越性能。此外，通过优化，模型在推理速度和整体性能上均有显著提升。

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。

实现了DVTSR算法的PyTorch版本，提升动态运动视频的时间分辨率。我们在ICCVW AIM2019会议上展示了该方法，并在sRGB和Raw-RGB轨道上获得了第二和第三名的成绩。我们使用VTSR数据集进行了模型训练，并提供了MATLAB代码generate_train.m用于生成训练数据。详细的实施依赖于Python 3.6和PyTorch 1.0.0，支持TensorBoardX火炬摘要数据的记录。运行示例：python main_tsr.py --lr 1e-4 --step 2 --cuda True --train_data0 ./train_data0.h5 --train_data1 ./train_data1.h5 --train_label ./train_label.h5 --valid_data0 ./valid_data0.h5 --valid_data1 ./valid_data1.h5 --valid_label ./valid_label.h5 --gpu 0。

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。

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。

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。

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。