Pifuhd：基于单一图像的高分辨率3D人体建模-ITADN社区

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Pifuhd是一款创新软件，能够从单张图片中生成高清三维人体模型。它利用深度学习技术，在保持细节和真实感的同时实现了高效的人体三维重建。消息： [2020/06/15]可以使用Google Colab进行演示（包括可视化）！请查看以了解用户测试的许多结果！该存储库包含“用于高分辨率3D人类数字化的多级像素对齐的隐式函数”的pytorch实现。代码库提供： - 测试代码 - 可视化代码 - Google Colab上的演示如果您没有运行GPU的环境来运行PIFuHD，我们将提供Google Colab演示。您还可以上传自己的图像并与可视化一起重建3D几何。使用以下笔记本尝试我们的Colab演示：要求： - Python 3 - json - PIL (Pillow) - skimage - tqdm - cv2 为了进行可视化，请安装与pybrbree、PyOpenGL以及freeglut（Ubuntu用户可以使用sudo apt-get install freeglut3-dev命令）相关的库。还需要ffmpeg。建议至少使用8GB GPU内存来运行PIFuHD。

单帧超高分辨率图像重建

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本研究专注于开发先进的算法和技术，用于将普通相机拍摄的标准照片转换为超高清画质，提升图像细节与清晰度，旨在推动摄影技术的发展和应用。单帧超分辨率图像重建是一种计算机视觉技术，旨在提高数字图像的分辨率，使低分辨率（LR）图像恢复到高分辨率（HR）状态。这种技术在多种领域都有应用，如医学成像、遥感、视频处理和娱乐（例如游戏和电影）。通过这些资源中的文件，我们可以更好地理解并实践超分辨率重建算法。 `Butterfly.bmp` 是一个示例低分辨率的图像文件，用于测试超分辨率算法。该格式通常用于存储位图图像，并在许多编程和图像处理项目中被广泛使用作为输入数据。 `SuperresCode.m` 可能是实现超分辨率技术的核心MATLAB脚本之一。通过这个脚本可以执行包括预处理步骤、反卷积运算、优化方法（如迭代法）以及后处理在内的多种操作，以生成高分辨率图像。另一个名为 `Test.m` 的 MATLAB 脚本可能用于测试和验证上述算法的功能性。它可能会包含调用超分辨率函数的代码，比较原始与重建后的图像，并计算性能评估指标来衡量结果的质量（例如均方误差或结构相似度指数）。文件名以 `.mat` 结尾的是MATLAB数据文件，如 `MatlabR2007aSupResModel.mat`。这类文件可能存储了预训练模型参数或者特定超分辨率算法的配置信息，在后续运行时可以被直接加载和使用。此外还有几个扩展名为 `.mex*` 的文件（例如：SuperresCodeMex.*），这些是编译后的 MATLAB 应用程序接口 (API) 文件，旨在提升性能。它们允许MATLAB应用程序调用预编译的C/C++代码以提高运行速度，并且可以针对不同的操作系统和硬件架构进行优化。最后提供的 `Usage.txt` 文档应该包含了使用上述文件的基本指南，包括如何执行测试、设置参数等信息。遵循这些指示可以帮助用户更好地理解和操作所提供的超分辨率重建工具。综上所述，这一系列的文档与代码提供了一个完整的解决方案来实现单帧图像的高分辨率恢复，并且通过研究它们可以深入理解该领域的基础原理及其在MATLAB环境中的应用方法。

基于SRGAN的超分辨率图像重建

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本研究提出了一种利用SRGAN技术进行超分辨率图像重建的方法，旨在提升低分辨率图像的质量和细节表现。 SRGAN（超分辨率生成对抗网络）是一种用于图像超分辨率重建的技术。该技术通过深度学习方法将低分辨率的图片转换为高分辨率的图片，能够有效提升图像的质量与细节表现力。

超高分辨率图像重建技术

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超高分辨率图像重建技术是一种通过先进的算法和数学模型将低分辨率或模糊图像转化为高清晰度图像的技术。这项技术能够显著提高图像质量，在医学影像、卫星遥感以及数字摄影等领域有着广泛的应用前景，极大地提升了细节识别能力和视觉体验。超分辨率图像重建是一种数字图像处理技术，旨在通过增强低分辨率（LR）图像的细节和清晰度来生成高分辨率（HR）图像。这项技术在视频监控、医学成像、遥感以及多媒体内容增强等领域有着广泛应用。在这个场景中，我们有一个与超分辨率相关的MATLAB代码库可以直接运行。SuperresCode.m可能是一个主函数或核心算法实现文件，它包含了超分辨率重建的关键步骤：图像预处理、特征提取、上采样和反卷积等操作。这些是超分辨率重建过程中的常见步骤。 Test.m可能是用于调用SuperresCode.m并验证其效果的测试脚本。Butterfly.bmp可能是一个低分辨率的测试图像，用来展示算法的结果。 MatlabR2007aSupResModel.mat文件中存储了预先训练好的模型或算法参数。在超分辨率领域，这样的模型通常是通过学习过程来预测HR图像像素值而得到的。MATLAB的.mat文件可以保存变量、函数等数据结构，便于交换和持久化结果。 SuperresCodeMex.mexa64, .mexglx, 和 .mexw32是编译后的C或C++代码文件，用于提高MATLAB程序运行速度。这些MEX文件对应于不同操作系统平台（例如64位、Linux、Windows），表明部分关键计算密集型操作可能以其他语言编写。 Usage.txt提供了关于如何使用这个代码库的说明，包括测试方法、输入参数的意义以及预期输出等信息。用户应仔细阅读此文档来正确利用这些MATLAB代码执行超分辨率图像重建任务。在实际应用中，超分辨率图像重建通常涉及以下技术： 1. **基础图像估计**：通过对多帧低分辨率图像进行融合或对单帧的多次上采样和插值处理以获取更丰富的细节信息。 2. **图像恢复**：使用逆滤波或其他复杂的技术（如Wiener滤波）来消除模糊，提高重建质量。 3. **学习方法**：通过训练深度卷积神经网络模型让其学会低分辨率到高分辨率的映射关系。 4. **先验知识利用**：借助于图像局部相似性、边缘信息和纹理结构等先验知识帮助恢复丢失或不清晰的部分。这个MATLAB代码集合为实现超分辨率技术提供了一个完整的工具包，用户可以通过运行和修改这些文件来学习并实践提高图像质量和清晰度的方法。

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。

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。

基于深度学习的红外图像超高分辨率重建

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本研究运用深度学习技术，致力于提升红外图像的清晰度和细节表现力，实现从低分辨率到高分辨率的精准转换。为了提高红外图像的分辨率，本段落提出了一种名为IEDSR（Enhanced Deep Residual Networks for Infrared Image Super-Resolution）的新网络模型。该模型在EDSR（Enhanced Deep Residual Networks for Single Image Super-Resolution）的基础上增加了池化层，从而避免了移除批正则化层可能带来的训练难题。此外，考虑到红外图像对比度低和纹理不明显的特点，在残差块中引入新的卷积层和激活函数，通过增加网络深度来扩大局部残差模块的感受野，有助于恢复图像的细节信息。最后采用增强预测算法优化重建后的图像，提高其精度。实验结果表明：本段落提出的算法在主观视觉效果及客观评价指标上均优于传统的红外图像重建方法，具有较高的实用价值。

图像超分辨率_Python_超分辨率技术_图像重建与超分辨率恢复

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本项目利用Python实现图像超分辨率技术，旨在通过算法增强图像细节和清晰度，进行高效的图像重建与超分辨率恢复。基于深度学习的图像超分辨率重建流程如下：首先获取一组原始图像Image1；然后将这些图片降低分辨率生成另一组图像Image2；接着利用各种神经网络结构将Image2恢复为高分辨率的Image3，使其与Image1具有相同的分辨率；再通过PSNR等方法比较Image1和Image3的效果，并根据效果调整神经网络中的节点和参数；最后重复以上步骤直至结果满意。

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Pifuhd：基于单一图像的高分辨率3D人体建模

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