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基于邻域嵌入的超分辨率Matlab代码

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简介:
本项目提供了一套基于邻域嵌入技术实现图像超分辨率处理的Matlab代码,旨在提升低分辨率图像的细节清晰度和视觉效果。 基于邻域嵌入的超分辨率MATLAB代码用于处理两幅训练图片。

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  • Matlab
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    本项目提供了一套基于邻域嵌入技术实现图像超分辨率处理的Matlab代码,旨在提升低分辨率图像的细节清晰度和视觉效果。 基于邻域嵌入的超分辨率MATLAB代码用于处理两幅训练图片。
  • 保留算法(NPE)MATLAB
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    这段MATLAB代码实现了保留邻域嵌入(Neighborhood Preserving Embedding, NPE)算法,用于数据降维和特征提取,适用于模式识别与机器学习研究。 保持邻域嵌入算法的MATLAB代码可以根据需要选择监督或非监督的情形来运行该程序。
  • IBP重建及MATLAB
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    本研究探讨了利用迭代贝叶斯估计(IBP)进行图像超分辨率重建的方法,并提供了详细的MATLAB实现代码。 版本:MATLAB 2019a 领域:图像重建 内容:基于IBP的超分辨率图像重建及其MATLAB代码 适合人群:本科、硕士等科研与教学学习使用
  • MATLAB中设置图片 -
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    本教程提供在MATLAB环境下调整和优化图像分辨率的具体代码示例,帮助用户掌握将普通图像转换为超分辨率图像的技术。 在MATLAB中设置图片分辨率可以通过调整图像的尺寸来实现。例如,在保存或导出图形之前使用`set`函数或者直接通过`exportgraphics`函数指定宽度和高度参数,可以有效地控制输出文件的像素大小与清晰度。 下面是一个简单的示例代码: ```matlab % 创建一个图窗并绘制一些数据 figure; plot(1:10, rand(1, 10)); title(Example Plot); xlabel(X-axis Label); ylabel(Y-axis Label); % 设置分辨率(例如,将图像大小设置为600x480像素) set(gcf,Position,[250 250 600 480]); % 导出图片到文件 exportgraphics(gca, example_plot.png, -png, Resolution, [300 300]); ``` 这段代码首先创建了一个包含随机数据的图表,接着设置了图窗的位置和大小以适应所需的分辨率。最后使用`exportgraphics`函数将图形导出为PNG格式,并通过指定“Resolution”参数来控制输出图像的质量。 请注意,调整图片尺寸时要确保它与原始绘图内容相匹配,以便保持视觉上的连贯性和质量。
  • SRCNN.zip_SRCNN_matlab__重建_重构
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    本资源包包含用于图像超分辨率重建的SRCNN模型Matlab实现代码。适用于研究与学习高分辨率图像生成技术。 SRCNN超分辨率重构的Matlab应用。
  • MATLAB 成像
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  • PytorchSRCNN图像
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    本项目使用PyTorch实现SRCNN算法,用于提升低分辨率图像至高分辨率,适合研究与学习。代码开源且文档详尽,便于初学者入门深度学习图像处理技术。 复现SRCNN的Pytorch代码包括以下内容: 1. 使用三层卷积层构建模型,kernel size分别为9、1和5。 2. 提供数据集,并包含在该数据集上训练6000个epoch后的模型pth文件。 3. 包含训练和推理代码,可以使用已经训练好的模型直接进行推理。
  • MATLAB插值法
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    本代码实现了一种基于MATLAB的超分辨率图像插值方法,通过算法增强低分辨率图像细节,提升图像清晰度和分辨率。 超分辨率插值法主要包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。本代码主要介绍双线性插值方法和双三次插值方法。运行代码时,请将图像路径改为自己的路径。
  • MATLAB图像重建
    优质
    本项目提供一套基于MATLAB实现的图像超分辨率重建算法的代码资源,适用于学术研究与工程应用。 这段文字描述了一个基于MATLAB开发的图像超分辨处理与重建代码,并且该代码具有界面操作功能。