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基于SRCNN深度神经网络的超分辨率重建算法Matlab仿真及操作录像

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简介：
本项目采用MATLAB实现基于SRCNN（超分辨率卷积神经网络）的图像超分辨率重建，并附有详细的操作和仿真实验录像。 % 使用SRCNN进行图像处理 im_h = SRCNN(model, im_b); %% 去除边界 im_h = shave(uint8(im_h * 255), [up_scale, up_scale]); im_gnd = shave(uint8(im_gnd * 255), [up_scale, up_scale]); im_b = shave(uint8(im_b * 255), [up_scale, up_scale]); %% 计算PSNR值 psnr_bic = compute_psnr(im_gnd, im_b); psnr_srcnn = compute_psnr(im_gnd, im_h);

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  • 基于SRCNN深度神经网络的超分辨率重建算法Matlab仿真及操作录像
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    本项目采用MATLAB实现基于SRCNN（超分辨率卷积神经网络）的图像超分辨率重建，并附有详细的操作和仿真实验录像。 % 使用SRCNN进行图像处理 im_h = SRCNN(model, im_b); %% 去除边界 im_h = shave(uint8(im_h * 255), [up_scale, up_scale]); im_gnd = shave(uint8(im_gnd * 255), [up_scale, up_scale]); im_b = shave(uint8(im_b * 255), [up_scale, up_scale]); %% 计算PSNR值 psnr_bic = compute_psnr(im_gnd, im_b); psnr_srcnn = compute_psnr(im_gnd, im_h);
     
  • 基于SRCNN算法的图像超分辨率重建
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    本研究采用SRCNN算法进行图像超分辨率重建，通过深度学习技术将低分辨率图像转化为高清晰度图像，提高视觉效果和应用场景的广泛性。 基于MATLAB的图像超分辨率重建程序采用训练后的SRCNN方法，并使用自带的训练库进行操作。
     
  • 基于GUI的SRCNN超分辨率重建
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    本研究提出了一种基于图形用户界面（GUI）的SRCNN模型，用于图像超分辨率重建。该方法旨在提供一种直观、便捷的方式，使非专业人员也能轻松实现高精度的图像放大处理，从而广泛应用于图像修复和增强领域。 超分辨率重建SRCNN的GUI界面可以直接打开使用。如果无法打开，请检查是否已安装对应版本的MCRInstaller.exe。
     
  • SRCNN-CS_SRCNN彩色图像超分辨率重建_彩色超分辨率_Matlab实现_超分辨率重建_超分辨重建.zip
    优质
    本资源提供SRCNN-CS算法用于彩色图像超分辨率重建，包含Matlab代码与测试案例。适用于研究和开发彩色超分辨率技术。 SRCNN-CS_SRCNN彩色图像超分辨率重建技术采用MATLAB实现，适用于彩色超分辨率重建及超分辨重建领域。
     
  • 基于MATLAB的多图像超分辨率重建算法
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    本研究提出了一种基于MATLAB平台的先进多图像超分辨率重建算法，旨在提升低分辨率图像序列的质量和清晰度。通过融合多个视角或时间点上的低质量图片，该方法能够生成高分辨率且细节丰富的图像输出，广泛应用于医学影像、卫星遥感及视频监控等领域。 多图像超分辨率的实现主要在于将具有相似但又互补的信息的不同影像融合在一起，从而获得非均匀采样的高分辨率数据，并复原需要亚像素精度的运动矢量场。然而，这些图像之间的运动模型估计是否精确直接影响到重建的效果，因此影像配准和运动模型的估计精度是关键因素。由于实际中不同时间获取的影像数据之间可能存在较大的变形、缩放、旋转和平移，所以必须先进行配准操作，在此基础上再进行运动模型估计。随后通过频率域或空间域的重建处理生成均匀采样的超分辨率数据。
     
  • 图像超分辨率及重建，基于MATLAB
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    本项目聚焦于利用MATLAB开发图像超分辨率与重建技术。通过算法优化，旨在提升低分辨率图像的质量和细节表现力，适用于多种应用场景。 基于非稀疏字典处理技术实现低分辨率图像的超分辨率重建。
     
  • 基于自注意力机制的深度网络图像超分辨率重建方法
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    本研究提出了一种基于自注意力机制的深度学习算法，用于提升图像超分辨率重建的效果和速度，为高清晰度图像处理提供了新思路。 为了应对现有图像超分辨率重建方法在细节恢复不足及层次感欠缺的问题，本段落提出了一种基于自注意力深度网络的创新解决方案。该方案以深度神经网络为核心技术手段，通过提取低分辨率图像中的特征，并建立从这些低分辨特征到高分辨率图像特征之间的非线性映射关系来实现超分辨率重建。 在这一过程中，引入了自注意力机制用于捕捉整个图像中像素间的依赖关系，利用全局信息指导和增强重建效果。此外，在训练深度神经网络时采用了两种损失函数：一种是基于像素级别的误差计算方法；另一种则是感知损失（即通过模拟人类视觉系统的感受器来评估图像质量的差异），以此强化模型对细微特征细节恢复的能力。 实验结果表明，在三个不同类型的数据集上进行对比测试后，所提出的方法能够显著提高超分辨率重建后的图像在细节再现方面的表现，并且生成的结果具有更好的视觉效果。
     
  • 基于深度学习的DRCN网络超分辨率重建复现
    优质
    本研究聚焦于深度学习框架下的DRCN（递归残差卷积网络）技术，旨在实现图像的高精度超分辨率重建，并对其算法进行了复现和优化。 2016年DRCN论文的复现代码采用TensorFlow 1.0版本，并已添加详细备注。请仔细阅读readme文档以更快上手。
     
  • 基于SRCNN的图像超分辨率CNN方法
    优质
    本研究提出一种改进的基于SRCNN的深度学习算法，应用于图像超分辨率领域，有效提升了低分辨率图像向高分辨率转换的质量。 CNN在图像超分辨率领域的开创性工作基于Caffe框架实现，方便应用于实际的图像超分项目中。
     
  • 基于MATLAB 2009a的超分辨率重建算法
    优质
    本研究利用MATLAB 2009a软件平台，开发了一种先进的图像超分辨率重建算法。通过融合多帧低分辨率图像信息，该算法能够生成高质量、高清晰度的单幅图片，显著提升了视觉体验和细节表现力。 超分辨率重建算法的MATLAB 2009a版本可以下载，需要的话全都可以提供。