基于边缘增强深层网络的图像超分辨率重建

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简介：
本研究提出了一种基于边缘增强的深层网络模型，用于提高图像的分辨率。通过强化图像中的边缘信息，该模型能够生成更加清晰和细节丰富的高分辨率图像。针对基于学习的图像超分辨率重建算法中存在的边缘信息丢失及视觉伪影等问题，本段落提出了一种基于边缘增强的深层网络模型来解决这些问题。该方法首先通过预处理网络提取输入低分辨率图像的基本特征，然后将这些特征分别送入两条路径中。一条路径利用多层卷积操作生成高级特征，另一条路径则采用先进行卷积后使用反向卷积（与原卷积结构镜像）的方式重建图像边缘信息。最后，通过支路连接技术融合这两条路径的结果，并将结果输入到一个最终的卷积层中以产生具有增强边缘效果的高分辨率图像。实验结果显示，在Set5、Set14和B100等常用测试集上放大三倍的情况下，该算法在峰值信噪比(PSNR)与结构相似度(SSIM)这两项评价指标上的表现分别达到了33.24 dB/0.9156、30.60 dB/0.8521和28.45dB/O．787 3，相比其他方法有显著提升。实验结果表明，基于边缘增强的深层网络模型在重建图像时不仅有效改善了边缘信息的质量，在客观评价标准及主观视觉体验上也取得了明显的改进。

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基于边缘增强深层网络的图像超分辨率重建

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本研究提出了一种基于边缘增强的深层网络模型，用于提高图像的分辨率。通过强化图像中的边缘信息，该模型能够生成更加清晰和细节丰富的高分辨率图像。针对基于学习的图像超分辨率重建算法中存在的边缘信息丢失及视觉伪影等问题，本段落提出了一种基于边缘增强的深层网络模型来解决这些问题。该方法首先通过预处理网络提取输入低分辨率图像的基本特征，然后将这些特征分别送入两条路径中。一条路径利用多层卷积操作生成高级特征，另一条路径则采用先进行卷积后使用反向卷积（与原卷积结构镜像）的方式重建图像边缘信息。最后，通过支路连接技术融合这两条路径的结果，并将结果输入到一个最终的卷积层中以产生具有增强边缘效果的高分辨率图像。实验结果显示，在Set5、Set14和B100等常用测试集上放大三倍的情况下，该算法在峰值信噪比(PSNR)与结构相似度(SSIM)这两项评价指标上的表现分别达到了33.24 dB/0.9156、30.60 dB/0.8521和28.45dB/O．787 3，相比其他方法有显著提升。实验结果表明，基于边缘增强的深层网络模型在重建图像时不仅有效改善了边缘信息的质量，在客观评价标准及主观视觉体验上也取得了明显的改进。

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基于SRGAN的超分辨率图像重建

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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。

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MATLAB超分辨率图像重建

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本项目探讨利用MATLAB进行超分辨率图像重建技术的研究与应用，通过算法提升图像质量与细节表现。基于MATLAB的多帧图像超分辨重建方法可以自行下载并直接运行。

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