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超分辨率MATLAB代码（BIN）：模糊视频帧的插值技术（CVPR20）

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简介：
超分辨率MATLAB代码BIN（模糊视频帧插值）由李晨和高志勇在IEEE计算机视觉和模式识别会议（CVPR2020）中发表。该研究团队建议采用ABlurry视频帧terpolation方法，旨在同时降低运动模糊以及上变频的帧率。为了便于理解，我们提供了相应的视频资源。此外，在“日记本”版本中，该模型已进一步扩展，能够进行联合帧内插和去模糊处理，并包含了压缩伪像的机制。该扩展模型不仅能实现联合帧内插和超分辨率，还具备了更强大的功能。为了方便读者查阅相关成果，如果您认为这段代码和数据集对您的研究有所帮助，请务必进行引用：@inproceedings{BIN, 作者={Shen, Wang 和 Bao, Wenbo 和 Zhai, Guangtao 和 Chen, Li 和 Min, Xionkuo 和 Gao, Zhiyong}, 标题={BlurryVideoFrameInterpolation}, 书名={IEEE Computer Vision and Pattern Recognition}, 年份={2020}}@inproceedings{BIN, 作者={沉, 王 和 鲍, 文博 和 翟, 广涛 和 陈, 李 和 敏, 熊国 和 高智勇}, 标题={通过金字塔递归框架进行视频帧插值和增强}, 书名={}.

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  • MATLAB超分辨率代码-BIN：模糊视频帧插值(CVPR20)
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    MATLAB超分辨率代码-BIN提供了一种基于学习的方法来提高模糊视频的质量，通过在CVPR 20会议上提出的技术实现模糊视频帧插值，增强视频的清晰度和流畅性。 超分辨率MATLAB代码BIN（模糊视频帧插值）由李晨和高志勇在2020年IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR 2020，西雅图）上提出。该方法旨在同时减少运动模糊并提升视频帧率。 此外，在已提交给TIP的笔记本版本中，作者进一步扩展了模型以实现联合帧内插和去模糊处理，并且包括压缩伪像、联合帧内插以及超分辨率等功能。 如果您发现这些代码或数据集对您的研究有帮助，请引用以下文献： @inproceedings{BIN， 作者={Shen，Wang；Bao，Wenbo；Zhai，Guangtao；Chen，Li；Min，Xiongkuo；Gao，Zhiyong}， 标题={BlurryVideoFrameInterpolation}， 出版物名称={IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR2020）}， 年份={2020} } @inproceedings{BIN， 作者={沉，王；鲍，文博；翟，广涛；陈，李；敏，熊国；高智勇}， 标题={通过金字塔递归框架进行视频帧插值和增强}， 出版物名称={IEEE计算机视觉与模式识别会议（CVPR2020）} 年份={2020}}
     
  • MATLAB中的超分辨率插值法代码
    优质
    本代码实现了一种基于MATLAB的超分辨率图像插值方法，通过算法增强低分辨率图像细节，提升图像清晰度和分辨率。 超分辨率插值法主要包括最近邻插值、双线性插值和双三次插值。本代码主要介绍双线性插值方法和双三次插值方法。运行代码时，请将图像路径改为自己的路径。
     
  • 三次样条插值与Matlab-多帧超分辨率工具MultiFrameSuperResolution
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    本项目介绍如何使用三次样条插值技术在MATLAB中开发多帧超分辨率工具（MultiFrameSuperResolution），提升图像清晰度。 在THKöln的一个名为“音频和视频技术的扩展研究”（AVT）的学期项目背景下实现了一个多帧超分辨率工具（MFSR）。该工具受到Oded Hanson的“稳健而快速的超分辨率”项目的启发，并使用Matlab App-Designer进行了修改与重建，修复了原项目中的问题。此外还增加了MATLAB图像配准和自适应内核回归作为计算高分辨图像的新选项。 多帧超分辨率（MFSR）工具可以从低分辨率视频序列中生成高质量的高分辨率图片。用户可以选择多种不同的图像配准技术和超分辨率算法进行操作，支持AVI、MOV、MP4及M4V等格式输入文件。提供的技术包括MATLAB图像注册方法和Lucas-Kanade仿射光学流法。 对于计算过程中的运动估计与恢复步骤，本项目提供了自适应内核回归以及三次样条插值两种算法选择以供用户使用。 源代码位于“MFSR_App”目录中，并通过Matlab Application Compiler构建了应用程序。
     
  • MATLAB中的双线性插值法（超分辨率）
    优质
    本篇文章主要介绍在MATLAB环境下实现图像的双线性插值算法，并探讨其在提升图像分辨率方面的应用与效果。 图像处理中的双线性插值在MATLAB中有多种实现方法。这种方法常用于缩放图像或进行平滑操作。通过使用邻近的四个像素点计算加权平均值，可以有效地估计新位置上的像素值，从而使得放大后的图像看起来更加自然和细腻。
     
  • 超分辨率视频处理
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    超分辨率视频处理是指通过算法和模型将低分辨率视频转换为高清晰度视频的技术，旨在提升图像质量与细节表现。 利用CLG变分光流估计对视频中的相邻帧图像进行配准，然后利用不同帧之间的互补信息来进行超分辨率重建。
     
  • 图像超分辨率_Python_超分辨率技术_图像重建与超分辨率恢复
    优质
    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。
     
  • MATLAB中设置图片分辨率的代码 - 超分辨率
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    本教程提供在MATLAB环境下调整和优化图像分辨率的具体代码示例，帮助用户掌握将普通图像转换为超分辨率图像的技术。 在MATLAB中设置图片分辨率可以通过调整图像的尺寸来实现。例如，在保存或导出图形之前使用`set`函数或者直接通过`exportgraphics`函数指定宽度和高度参数，可以有效地控制输出文件的像素大小与清晰度。 下面是一个简单的示例代码： ```matlab % 创建一个图窗并绘制一些数据 figure; plot(1:10, rand(1, 10)); title(Example Plot); xlabel(X-axis Label); ylabel(Y-axis Label); % 设置分辨率（例如，将图像大小设置为600x480像素） set(gcf,Position,[250 250 600 480]); % 导出图片到文件 exportgraphics(gca, example_plot.png, -png, Resolution, [300 300]); ``` 这段代码首先创建了一个包含随机数据的图表，接着设置了图窗的位置和大小以适应所需的分辨率。最后使用`exportgraphics`函数将图形导出为PNG格式，并通过指定“Resolution”参数来控制输出图像的质量。 请注意，调整图片尺寸时要确保它与原始绘图内容相匹配，以便保持视觉上的连贯性和质量。
     
  • SRCNN.zip_SRCNN_matlab代码_超分辨率_超分辨率重建_超分辨重构
    优质
    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。
     
  • 多帧图像的超分辨率重建代码与分析
    优质
    本项目专注于多帧图像的超分辨率重建技术，通过融合多个低分辨率图像产生高质量高分辨率图像。包含详细算法实现及性能分析。 代码涵盖了低分辨率图像的获取、矫正与重构，并已进行了解释和测试。
     
  • MATLAB 超分辨率成像代码
    优质
    本代码利用MATLAB实现超分辨率成像技术，适用于图像处理与生物医学等领域，能够显著提高图像细节和清晰度。 超分辨率成像技术能够通过融合多幅低分辨率图像生成高分辨率的影像，具有很高的实用性和全面性。