【图像提升】利用深度学习实现超分辨率图像增强附带Matlab代码.zip-ITADN社区

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本资源提供了一套基于深度学习技术的超分辨率图像增强解决方案及其MATLAB实现代码，旨在帮助用户提升低分辨率图像的质量。基于深度学习的超分辨率图像增强技术及其Matlab源码分享。

Python-利用深度学习实现图像超分辨率（ImageSuperResolution）

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本项目运用Python结合深度学习技术，致力于提升图像质量，通过构建神经网络模型实现图像超分辨率处理，显著增强低分辨率图片细节。图像超分辨率（Image Super-Resolution）是深度学习领域的一个重要研究方向，其核心目标是从低分辨率的输入图像生成高质量、高清晰度的输出图像。通过利用卷积神经网络等技术手段，可以有效地恢复丢失的信息并增强细节表现力，在实际应用中广泛用于视频监控、医学影像处理和数字艺术修复等多个场景。这种方法不仅能够改善视觉体验还为许多需要精细图像数据的应用提供了强有力的技术支持。近年来随着深度学习模型的不断进步以及计算资源的发展，图像超分辨率技术取得了显著的进步，并且在多个基准测试任务上达到了令人瞩目的性能水平。

Matlab_SupResolDemo.rar_提升图像分辨率_图像增强工具

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这是一个名为Matlab_SupResolDemo的资源包，提供了使用MATLAB实现提高图像分辨率和进行图像增强功能的演示代码。使用MATLAB编写的程序可以增强图像分辨率，使图像更加清晰。

MATLAB版 EDSR (增强型深度超高分辨率) 单图像超分辨率 - MATLAB开发

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本项目为基于MATLAB实现的EDSR模型，用于单张图像的超分辨率处理，旨在提高图像清晰度和细节表现。 EDSR（增强型深度超分辨率）单图像超分辨率的Matlab实现。 **先决条件** - MATLAB 2020b及以上版本。 - 图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱、深度学习工具箱以及并行计算工具箱。 **如何测试** 运行调用 EDSR_2xSuperResolution.m 的 EDSR_Test.m 文件，在EDSR_2xSuperResolution.m的第5行加载训练好的网络。 **对图像文件执行EDSR超分辨率的方法** 输入图像 MyPicture.jpg 应该是原始（非模糊）图像。使用 EDSR 神经网络将图像放大 2 倍，具体步骤如下： 1. 读取图片：`img = imread(MyPicture.jpg);` 2. 执行超分辨率操作：`imgSR = EDSR_2xSuperResolution(img);` 3. 输出处理后的图像文件：`imwrite（imgSR，“ MyPicture_2xEDSR.png”）;` 这样，输入的 768x1024 图像将被放大到 1536x2048 的超分辨率版本。

【图像重建】利用MATLAB迭代算法实现图像超分辨率重建【附带MATLAB源码 4403期】.md

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本文章介绍如何使用MATLAB进行图像超分辨率重建，通过迭代算法提高图像质量，并提供完整的MATLAB代码。适合对图像处理和超分辨率技术感兴趣的读者参考学习。上传的Matlab资料均包含对应的代码，并且这些代码均可运行并已亲测可用，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容： - 主函数：main.m； - 调用函数：其他m文件（无需单独运行）； - 运行结果效果图； 2. 代码运行版本为Matlab 2019b。若在运行过程中遇到问题，请根据提示进行修改，或寻求博主的帮助。 3. 具体操作步骤如下：步骤一：将所有文件放置于Matlab的当前工作目录中；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行按钮，待程序执行完毕后获取结果； 4. 若需要进一步的服务或咨询仿真相关问题，请联系博主。可提供的服务包括但不限于： - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作等。此外，还提供了多种图像重建技术的相关研究和实现方案，例如ASTRA算法、BP神经网络、投影法、小波变换分解与重建、字典学习KSVD低秩恢复方法、主成分分析PCA降维处理、正则化去噪策略以及离散余弦变换DCT编码等。此外还有卷积神经网络超分辨率图像的生成技术，SCNN模型应用，SAR影像重建方案，OSEM迭代算法优化框架，并且涵盖了Zernike矩特征提取和Split Bregman分裂步进法在稀疏表示中的应用研究。

基于深度学习的MATLAB图像超分辨率算法

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本研究探讨了一种利用深度学习技术在MATLAB环境下实现的图像超分辨率算法。通过训练神经网络模型，能够显著提升低分辨率图像的清晰度和细节表现力。基于深度学习的图像超分辨率算法的研究主要参考了论文《Learning a Deep Convolutional Network for Image Super-Resolution》（ECCV 2014）。该研究提出了一种利用深层卷积网络进行图像超分辨率处理的方法，为提高低分辨率图像的质量提供了新的思路和技术支持。

基于深度学习的图像超高分辨率重建.zip

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本项目运用深度学习技术实现图像的超高分辨率重建，旨在提升低分辨率图像的质量和清晰度，适用于多种应用场景。本实验旨在利用深度学习技术对图像进行超分辨率重建，涉及的技术包括卷积神经网络、生成对抗网络及残差网络等。开发环境方面，使用了“Microsoft Visual Studio”、“VS Tools for AI”等组件，并采用了“TensorFlow”、“NumPy”、“scipy.misc”和“PIL.image”等框架与库，“scipy.misc”和“PIL.image”用于图像处理工作。此外，实验还要求有“NVIDIA GPU”的驱动程序、CUDA以及cuDNN的支持。对于数据集的选择，可以考虑使用计算机视觉领域的常见数据集，本实验将以CelebA数据集为例进行说明。CelebA是香港中文大学发布的一个大型人脸识别数据库，包含10,177位名人的202,599张图片，并附有五个位置标记及40种属性标签，适用于人脸检测、面部特征识别和定位等任务的数据需求。实验中将使用CelebA数据集中名为img_align_celeba.zip的文件作为主要素材，选取其中前10661张图像进行处理。每一张图片经过调整后尺寸为219x178像素，以人像双眼的位置为准进行了标准化。

MATLAB亮度提升代码-LLNet：利用深度学习改善低光图像

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本项目介绍了一种名为LLNet的深度学习模型，专为提高低光照条件下图像的亮度和清晰度而设计。通过MATLAB实现，LLNet能有效增强夜间或光线不足环境下的图片质量。 LLNet：通过深度学习增强低光图像的代码实现位于该存储库中。它是使用Theano框架构建的一个项目，旨在利用深度自动编码器方法来提升自然微光图像的质量。此仓库包含用于通过图形用户界面运行LLNet的代码和模块。对于用户而言，可以选择从头开始训练网络模型或直接应用已有的预训练模型以增强多张图片。经过17x17补丁训练的模型可以在model/目录下找到。要启动程序，请打开终端并导航到该存储库所在的文件夹。接着输入以下命令： ``` python llnet.py ``` 这将使用GUI界面运行LLNet。如仅需在命令行中操作，可以执行如下指令：为了训练新的网络模型，请键入： ``` python llnet.py train [TRAINING_DATA] ``` 若要增强图像，则应输入： ``` python llnet.py test [IMAGE_FILENAME] [MODEL_FILENAME] ``` 例如，您可以使用以下方式来运行程序: - 训练新模型：`python llnet.py train datafolder/yourdataset.mat` - 增强图片：`python llnet.py test somefolder/darkpicture.png model/mymodel.pkl`

图像超分辨率的代码实现

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本项目旨在通过深度学习技术实现图像超分辨率重建，采用多种先进算法提升图像清晰度与细节表现，适用于各类低分辨率图像的增强处理。使用C++代码实现的图像超分辨率技术包括了人工神经网络（ANN）接口的调用以及MFC图形界面的设计与实现。

利用Python-NeuralEnhance通过深度学习进行超分辨率图像处理

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本项目采用Python-NeuralEnhance框架，结合深度学习技术，致力于提升图像质量，实现高效的超分辨率图像处理，为视觉体验带来革命性的改善。 Neural Enhance 使用深度学习技术实现超分辨率图像处理。

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