图像分辨率

PyTorch SRCNN 图像超分辨率工具

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

算法与数据结构 4 2024-05-15

使用POCS技术重构低分辨率图像

该代码实现了对低分辨率图像的重构，适用于MATLAB环境。

Matlab 1 2024-07-26

多帧超分辨率模型ANDIFFSR

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。

Matlab 5 2024-05-20

Matlab代码集合超分辨率与图像修复工具

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。

Matlab 0 2024-08-13

超分辨率图像处理及Set5数据集应用

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。

算法与数据结构 2 2024-07-17

matlab分时代码光谱超分辨率

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 2 2024-07-30

matlab开发-超分辨率应用程序

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。

Matlab 0 2024-08-23

光谱分辨率与黑土有机质预测

高光谱数据可能存在冗余问题，降低光谱分辨率对黑土有机质预测模型精度有影响。实验结果表明，黑土有机质预测最优模型的光谱分辨率为50nm，低于高光谱遥感波段设置，略高于多光谱传感器波段设置。黑土有机质光谱预测最优模型以倒数对数微分为自变量，模型决定系数R2=0.799，RMSE=0.439。该研究为土壤有机质遥感反演、光谱速测仪器的研制和传感器波段设置提供理论依据。

统计分析 4 2024-05-13

多分辨率动态模式分解：解析瞬态信号

多分辨率动态模式分解（DMD）有效解决了信号分析中的短时问题，其原理类似于短时傅里叶变换和小波变换，能够捕捉信号的局部特征。

算法与数据结构 8 2024-05-25

高光谱超分辨率数据融合Matlab代码 - HiBCD

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。

Matlab 2 2024-07-28