使用Matlab进行图像到任意分辨率视频的转换开发

该代码实现了对低分辨率图像的重构，适用于MATLAB环境。

采用基于BPN的方法，在MATLAB环境下开发了一种将图像转换为低分辨率图像的人脸识别系统。该系统展示出良好的效果，能有效处理图像数据，提升了图像处理的效率和精度。

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}

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

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。

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。