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SR超分辨率数据集（BSDS200、General100、T91）

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简介：
这是一个包含BSDS200、General100和T91等数据集的超分辨率研究资源集合，用于图像放大与细节恢复的研究。 超分辨率数据集包括BSDS200、General100和T91。

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  • SR超分辨率数据集（BSDS200、General100、T91）
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    这是一个包含BSDS200、General100和T91等数据集的超分辨率研究资源集合，用于图像放大与细节恢复的研究。 超分辨率数据集包括BSDS200、General100和T91。
     
  • 超分辨率训练数据集：T91、BSDS200和General100
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    本资料集涵盖了广泛使用的T91、BSDS200及General100三个超分辨率训练数据库，提供高质量图像以提升低分辨率图片的细节与清晰度。 超分辨率训练集包括T91, BSDS200, 和 General100。
     
  • 超分辨率常用数据集（Set5、Set14、BSD100、BSDS200、BSDS300、BSDS500、91-image...）
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    本资源介绍了一系列用于训练和评估图像超分辨率算法的数据集，包括Set5、Set14、BSD100等常用数据集。 超分辨率常用数据集包括以下几种：Set5, Set14, BSD100, BSDS200, BSDS300, BSDS500, 91-images, General-100, Manga109, Urban100 和 historical。此外，还包含多种数据增强方法以提高模型的泛化能力。
     
  • SR超分辨率模型源码包.rar
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    该压缩文件包含用于图像和视频处理的SR（Super Resolution）超分辨率模型的完整源代码，旨在帮助开发者提高图像清晰度。 以下是四种超分辨率模型的分类： 1. EDSR：EDSR_x2.pb；EDSR_x3.pb；EDSR_x4.pb； 2. ESPCN：ESPCN_x2.pb；ESPCN_x3.pb；ESPCN_x4.pb； 3. FSRCNN：FSRCNN_x2.pb；FSRCNN_x3.pb；FSRCNN_x4.pb； 4. LapSRN：LapSRN_x2.pb；LapSRN_x4.pb；LapSRN_x8.pb。
     
  • 图像超分辨率(SR)论文综述
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    本文为一篇关于图像超分辨率（SR）技术的全面回顾性文章，总结了近年来该领域的研究进展、主要方法及应用实例，并探讨未来发展方向。 在图像处理领域内，超分辨率（Super-Resolution, SR）技术对于从低分辨率图像生成高分辨率图像、提升细节清晰度与视觉质量具有重要意义。本段落将重点讨论2015年CVPR会议上发表的论文《Image Super-Resolution Using Deep Convolutional Networks》(SRCNN)，该论文由Chao Dong等人提出，标志着深度学习在超分辨率领域的突破性进展。 首先，SRCNN是首个应用深度学习于超分辨率任务中的模型。它通过构建一个深层卷积神经网络（Deep Convolutional Neural Network, DCNN），实现了从低分辨图像到高分辨图像的端对端映射。其核心思想在于结合传统稀疏编码理论与深度学习技术，设计了一个三层浅层网络结构：输入层、用于特征提取的卷积层和恢复高分辨率图像的上采样层。相较于传统的分步处理方式，SRCNN通过联合优化所有层级提高了整体性能。 论文中作者展示了如何将基于稀疏编码的传统超分辨率方法视作深度卷积网络的一种等价形式，为更有效的网络架构设计提供了理论指导。此外，该模型不仅在图像恢复质量上表现出色，并且运行速度足够快以支持在线实时应用需求。为了处理彩色图像，SRCNN的结构被扩展来同时应对三个颜色通道，从而实现更好的整体重建效果。 论文的主要贡献包括以下三个方面： 1. 提出了一种全卷积神经网络用于超分辨率任务，直接学习低分辨和高分辨图像之间的端到端映射关系。 2. 构建了基于深度学习的超分辨率方法与传统稀疏编码法之间联系的基础理论框架。 3. 证明了在经典计算机视觉问题——即超分辨率领域内，深度学习技术的有效性和优越性。 总的来说，SRCNN开创了一条新的研究路径，并展示了深度学习解决复杂视觉挑战的强大能力。后续的研究工作在此基础上进行了许多改进，例如更复杂的网络结构（如VDSR、ESPCN）、使用残差学习方法和引入注意力机制等创新手段进一步推动了超分辨率技术的发展，使图像恢复更加逼真且性能更为出色。 对于初学者而言，了解并掌握SRCNN及其相关工作是进入这一领域的理想起点。
     
  • 图像的超分辨率重建数据集
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    图像的超分辨率重建数据集是一套用于训练和测试图像增强算法的数据集合，旨在提升低分辨率图片至高清晰度版本的质量。该数据集包含多种场景下的丰富样本，为研究者提供了宝贵资源以开发更先进的超分辨率技术。 该段文字描述了几个常见的超分辨率重建数据集，包括Set5、Set14、91image、General-100、BSD100（测试）、BSD200（训练）以及BSD500。
     
  • Sun-Hays 80 数据集超分辨率图像集合-数据集
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    Sun-Hays 80数据集超分辨率图像集合是一个包含80幅经典图像的数据集，旨在促进图像超分辨率技术的研究与开发。 Sun-Hays 80 数据集是用于超分辨率图像研究的数据集，由布朗大学于2012年发布。该数据集包含名为 Sun-Hays 80 Dataset 超分辨率图像数据集_datasets.txt 和 Sun-Hays 80 Dataset 超分辨率图像数据集_datasets.zip 的文件。
     
  • Matlab边缘增强代码-LF-Image-SR：关于光场图像超分辨率的论文与数据集合集
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    本项目提供了一套基于MATLAB实现的边缘增强算法代码，用于提升光场图像的超分辨率效果，并附有相关学术论文和实验数据。 随着相机制造技术的进步，光场（LF）成像技术变得越来越普及，并被广泛应用于手机、生物显微镜、VR/AR等领域。由于光场相机能够记录光线的强度和方向信息，可以通过利用这些额外的角度数据来增强LF图像的分辨率。光场图像超分辨率（SR），也称为光场空间SR，旨在从低分辨率（LR）对应的图像中重建高分辨率（HR）的光场图像。 在此存储库中，我们展示了有关光场图像超分辨的相关论文和数据集集合，以及其代码和资源。请注意：此存储库将定期更新，请持续关注。 以下是一些常用的LF图像SR的数据集： - 新的光场图像数据集 - 密集采样4D光场（HCIold）的数据集和基准 - 4D光场数据集（HCInew） - INRIA光场数据集 - 斯坦福大学Lytro光场档案馆 已发表的方法模型如下： - Bishop等人的开创性工作，使用变分贝叶斯方法，并采用朗伯优先假设。
     
  • SRCNN.zip_SRCNN_matlab代码_超分辨率_超分辨率重建_超分辨重构
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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。