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基于Matlab的卷积滤波器代码-RealSR:真实的超分辨率技术(含幻觉效应)

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简介:
本项目利用MATLAB实现了一种名为RealSR的真实感超分辨率技术,该技术通过应用卷积滤波器增强图像细节,并产生令人印象深刻的幻觉效果。 在评估卷积滤波器的Matlab代码性能时,通常会使用PSNR(峰值信噪比)、SSIM(结构相似性指数)以及WPSNR、MSSIM等指标进行评价。这些方法广泛应用于超分辨率图像处理领域,并且在ECCV2016和CVPR2016会议上有所讨论,在Arxiv2016上也有相关研究发表。 此外,细节增强技术在红外热域的应用中也得到了关注,例如BF-DRP、PF-DDE等方法分别于光学工程期刊的2009年和2011年进行了报道。GF-DDE与DRCDDE则是在应用光学领域(2014)及数学问题上的工程学报(2016)中被提及。 这些技术不仅限于超分辨率图像处理,还在高光谱评估、参考非参考IQA以及学习算法等方面有所贡献,并在TUM等机构的研究工作中得到了广泛的应用。

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客服
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  • Matlab-RealSR
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    本项目利用MATLAB实现了一种名为RealSR的真实感超分辨率技术,该技术通过应用卷积滤波器增强图像细节,并产生令人印象深刻的幻觉效果。 在评估卷积滤波器的Matlab代码性能时,通常会使用PSNR(峰值信噪比)、SSIM(结构相似性指数)以及WPSNR、MSSIM等指标进行评价。这些方法广泛应用于超分辨率图像处理领域,并且在ECCV2016和CVPR2016会议上有所讨论,在Arxiv2016上也有相关研究发表。 此外,细节增强技术在红外热域的应用中也得到了关注,例如BF-DRP、PF-DDE等方法分别于光学工程期刊的2009年和2011年进行了报道。GF-DDE与DRCDDE则是在应用光学领域(2014)及数学问题上的工程学报(2016)中被提及。 这些技术不仅限于超分辨率图像处理,还在高光谱评估、参考非参考IQA以及学习算法等方面有所贡献,并在TUM等机构的研究工作中得到了广泛的应用。
  • Realsr-ncnn-vulkan: NCNN库RealSR
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    Realsr-ncnn-vulkan是一款基于NCNN库开发的高性能RealSR超分辨率软件,专为图像和视频增强设计,利用Vulkan API优化计算效率。 RealSR ncnn Vulkan 使用内核估计和噪声注入技术实现真实世界的超分辨率。realsr-ncnn-vulkan 是一个基于通用神经网络推理框架的工具,适用于Intel / AMD / Nvidia GPU 的Windows / Linux / MacOS 系统,并提供相应的可执行文件下载。该软件包包含了所有需要的二进制文件和模型,无需额外安装CUDA或Caffe运行时环境。 RealSR 通过内核估计和噪声注入实现真实世界的超分辨率(CVPRW 2020),由腾讯优图实验室的研究人员纪小中、曹云、泰英、王成杰、李吉林及黄飞跃共同完成。我们的解决方案在CVPR NTIRE 2020真实世界超高分辨率挑战赛的两个赛道上均获得冠军。 使用示例: 命令:realsr-ncnn-vulkan.exe -i input.jpg -o output.png -s 4 完整用法说明请参考相关文档或帮助文件。
  • Matlab-Image-Convolution: 图像
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    本项目提供了一套基于Matlab实现图像卷积操作的代码。通过使用不同的卷积核,可以对图像进行边缘检测、模糊处理等多种效果增强和特征提取任务。适合初学者学习卷积滤波原理及应用。 本实验室使用MATLAB代码实现灰度图像的卷积操作,这一功能在计算机视觉系统(如边缘检测)及大多数图像编辑程序(例如Photoshop中的图像锐化)中广泛应用。所使用的示例图像是“cameraman.tif”。 关于基本卷积函数:funresult=basic_convolution(image, kernel) 该函数接受灰度图像(2D矩阵)和滤波内核(2D矩阵)作为输入,并返回与原图大小及数据类型相同的卷积结果。 对于扩展的卷积部分,首先处理中心区域以确保输入图像内容不会移动。边界通过复制边缘像素来填充。接下来展示3×3的卷积核,用于计算水平、垂直和对角线方向上的梯度值,并使用锐化蒙版增强图像清晰度。此外还从零开始实现了高斯低通滤波器,包括5×5内核和1个像素的标准偏差的操作。
  • MATLAB与SRCNNTensorFlow
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    本项目对比了在图像超分辨率任务中,使用MATLAB和TensorFlow实现的不同框架效果。具体来说,采用MATLAB实现经典卷积滤波算法,并用TensorFlow复现SRCNN模型,通过实验数据分析两种方法的优劣。 在TensorFlow框架下实现基于深度卷积网络的SRCNN图像超分辨率技术。我们的方法与原论文所述的方法几乎一致。我们使用91个图像的数据集进行训练,并利用Set5数据集作为验证工具。 为了确保测试时能够获得相同放大倍数(2、3和4)的结果大小,我们将测试图片裁剪为最小公倍数尺寸的12部分。同时,我们在地面实况边界的双三次内插测试图中填充了6个像素值以保证其与SRCNN输出结果保持一致。 依据该论文,在放大系数为3时于Set5数据集上实现最佳性能的情况下,滤波器大小设定为9-5-5且使用ImageNet训练数据集的平均PSNR(峰值信噪比)达到32.75dB。然而,我们的模型在经过验证后达到了32.39dB的最佳效果,并采用的是91个图像的数据集、过滤器尺寸为9-1-5以及Y通道进行训练和测试。 当完成12,500轮的训练之后,我们得到了与论文中相同的PSNR值——即32.39 dB。此外,提供了一个使用放大系数为3且基于91个图像的数据集预训练模型。请注意,在此过程中我们仅对Y通道进行了训练和测试操作;如果需要在三个颜色通道(如YCbCr或RGB)上进行实验,则需相应调整设置。
  • MATLAB-VSRNet_PyTorch: PyTorch版利用神经网络进行视频论文
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    这段代码是基于PyTorch实现了使用卷积神经网络进行视频超分辨率的技术,参考了MATLAB版本的VSRNet,并遵循相关研究论文。适合于对视频增强和深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 超分辨率Matlab代码虚拟网络VSRNet的PyTorch实现(带卷积神经网络的视频超分辨率)要求使用以下命令安装PyTorch: - 对于CUDA 8.0,可以使用如下命令: ``` conda install pytorch torchvision -c csoumith # 如果已安装了cuda8.0,请按此方式安装。 ``` 另外还需要安装其他相关库,例如: - PyTorchNet可以通过以下命令进行安装: ``` pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master ``` - 安装tqdm: ``` pip install tqdm ``` - 安装OpenCV和tensorboard_logger: ``` conda install -c conda-forge opencv pip install tensorboard_logger ``` - h5py可以通过以下命令安装: ``` conda install h5py ``` 数据集包括训练、验证以及测试视频。其中,训练和验证的数据集是从特定资源中抽取的。选择这个数据集的原因是想将基于单帧的SRCNN扩展到多帧的VSRNet上进行研究。
  • MATLAB自相关-SACD:SACD源自相关双步反
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    本资源提供MATLAB实现的SACD(Super-Resolution Auto-Correlation Deconvolution)算法代码,用于图像超分辨率处理。包含自相关双步反卷积方法,助力科研与工程应用开发。 MATLAB自相关代码SACD(SUPER分辨率与Auto-Çorrelation两步Deconvolution) 介绍: 此配置文件包含工作的源代码:“具有自相关两步反卷积功能的更快超分辨率成像”。 该程序是免费软件:您可以根据自由软件基金会发布的GNU通用公共许可证条款(版本3)或更高版本来重新分发和修改它。分发该程序时,我们希望其有用,但不作任何保证;甚至没有适销性或特定用途适用性的暗示保证。 有关更多详细信息,请参阅GNU通用公共许可证。 您可以使用此软件包分析波动和SMLM数据的所有密度,或生成自己的算法。 1. 波动数据结果 图片说明: SACD的波动图像结果及与SRRF在活细胞成像数据中的比较。平均宽场图像,SRRF重建图像。
  • Matlab-降噪深度PPG(DenoiseDeepPPG)
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    简介:本项目提供了一种在MATLAB环境中实现的卷积滤波器代码,专门用于处理降噪深度光电容积脉搏波(DenoiseDeepPPG)信号,有效提升数据质量。 DenoiseDeepPPG是高级可穿戴技术中心(CWAT)项目的一部分成果之一,专注于去除光电容积描记术(PPG)信号测量过程中产生的噪声伪影。我们使用了一种算法生成的信号作为输入,并利用包含16个卷积层的完全卷积网络进行降噪处理。前15个卷积层由3层组成的组重复五次,滤波器宽度分别为9、5和9,滤波数量分别是18、30和8;最后一个卷积层则具有过滤器宽度为129且只有一个过滤器的设置。 为了适应该项目的需求并使其能够从生物医学应用中使用的PPG信号中去除高水平噪声,我们在Matlab 2021环境下调整了该代码。此外,在数据集创建方面,我们参考了QunfengTang等人发表的研究成果,并基于其提出的使用两个高斯函数生成光电容积描记图的方法进行修改。我们的改动在于产生带有高斯噪声的信号以作为降噪器的输入。 为了构建PPG综合数据集,我们在上述研究的基础上进行了代码调整,以便能够生成具有不同程度随机性及不规则性的合成PPG波形,并以此来测试和验证DenoiseDeepPPG的有效性和鲁棒性。
  • Python图像.zip
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    本项目为一个利用Python实现的图像超分辨率解决方案,通过深度学习模型将低分辨率图片转换为高分辨率版本。代码和详细文档可供研究者参考使用。 本实验所需的资源包括设计报告的Word文档以及项目源码。开发过程中使用了“Microsoft Visual Studio”、“VS Tools for AI”等组件,并涉及到了“TensorFlow”、“NumPy”、“scipy.misc”、“PIL.image”等多个框架和库,其中,“scipy.misc”与“PIL.image”用于图像处理功能。“NVIDIA GPU”的驱动程序、CUDA以及cuDNN也是本实验的重要组成部分。详细的环境配置方法可以在“VS Tools for AI”的官方文档中找到。 在完成上述准备工作后,请打开“Microsoft Visual Studio”,这里我们使用的是2017版本的软件。接下来,点击菜单栏中的“文件”、“新建”、“项目”。然后,在弹出窗口的左侧列表中选择“AI工具”,并从中挑选“通用Python应用程序”选项进行创建。将新项目的名称设置为“image-super-resolution”,完成以上步骤后,单击确认按钮以建立项目。 最后,请双击刚刚生成的文件 “image-super-resolution.sln” 来进入开发环境开始实验工作。
  • 神经网络彩色图像处理(MATLAB现)
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    本研究利用卷积神经网络技术,在MATLAB平台上实现了彩色图像的超分辨率处理。通过深度学习方法提高图像清晰度和细节表现力,为图像增强领域提供了一种有效解决方案。 使用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率,在MATLAB中的代码实现。
  • 神经网络彩色图像处理(MATLAB
    优质
    本研究运用MATLAB开发了一种基于卷积神经网络的算法,有效提升彩色图像的分辨率,实现高质量图像重建。 使用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率,在MATLAB中的代码实现。