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小波MATLAB代码-WMCNN-Pytorch：基于Pytorch的WMCNN（利用小波多尺度卷积神经网络进行航空图像超分辨率）再现

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简介：
小波MATLAB代码-WMCNN-Pytorch是一个项目，它使用Python的深度学习框架PyTorch来重现和实现一种名为WMCNN的小波多尺度卷积神经网络。该模型特别设计用于处理航空影像的超分辨率问题。 使用小波多尺度卷积神经网络（WMCNN）的航空图像超分辨率代码在Matlab和Pytorch中有不同的实现方式，请引用相关文献。 下表展示了RSSCN7数据集上不同方法的峰值信噪比（PSNR）值比较： | 方法 | 提升因子 | 草地 | 地面 | 河湖 | 森林 | 居民区 | 停车场 | 平均数 | |---------|----------|-------|--------|-------|-------|---------|---------|--------| | WMCNN_paper2x | 38.82 | 37.30 | 28.35 | 32.41 | 29.68 | 28.49 | 29.10 | 32.02 | | WMCNN_pytorch2x| 38.98 | 37.38 | 28.28 | 32.31 | 29.71 | 28.33 | 30.00 | 32.14 | 使用说明 首先，下载RSSCN7数据集，并将其放置在“data/rsscn7”目录下。然后，可以采用以下两种方式生成hdf5数据集： - 使用Matlab：通过文件夹“matlab_generate_data”中的代码“generate_train.m”，来创建所需的hdf5数据集。 - 或者使用Python：如果无法利用Matlab，则可以通过运行python脚本“data_generator.py”来自动生成所需的数据集。

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  • 小波MATLAB代码-WMCNN-Pytorch：基于Pytorch的WMCNN（利用小波多尺度卷积神经网络进行航空图像超分辨率）再现
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    小波MATLAB代码-WMCNN-Pytorch是一个项目，它使用Python的深度学习框架PyTorch来重现和实现一种名为WMCNN的小波多尺度卷积神经网络。该模型特别设计用于处理航空影像的超分辨率问题。 使用小波多尺度卷积神经网络（WMCNN）的航空图像超分辨率代码在Matlab和Pytorch中有不同的实现方式，请引用相关文献。 下表展示了RSSCN7数据集上不同方法的峰值信噪比（PSNR）值比较： | 方法 | 提升因子 | 草地 | 地面 | 河湖 | 森林 | 居民区 | 停车场 | 平均数 | |---------|----------|-------|--------|-------|-------|---------|---------|--------| | WMCNN_paper2x | 38.82 | 37.30 | 28.35 | 32.41 | 29.68 | 28.49 | 29.10 | 32.02 | | WMCNN_pytorch2x| 38.98 | 37.38 | 28.28 | 32.31 | 29.71 | 28.33 | 30.00 | 32.14 | 使用说明 首先，下载RSSCN7数据集，并将其放置在“data/rsscn7”目录下。然后，可以采用以下两种方式生成hdf5数据集： - 使用Matlab：通过文件夹“matlab_generate_data”中的代码“generate_train.m”，来创建所需的hdf5数据集。 - 或者使用Python：如果无法利用Matlab，则可以通过运行python脚本“data_generator.py”来自动生成所需的数据集。
     
  • 基于MATLAB的超分辨率代码-VSRNet_PyTorch: PyTorch版利用卷积神经网络进行视频超分辨率论文的实现
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    这段代码是基于PyTorch实现了使用卷积神经网络进行视频超分辨率的技术，参考了MATLAB版本的VSRNet，并遵循相关研究论文。适合于对视频增强和深度学习感兴趣的开发者和研究人员。 超分辨率Matlab代码虚拟网络VSRNet的PyTorch实现（带卷积神经网络的视频超分辨率）要求使用以下命令安装PyTorch： - 对于CUDA 8.0，可以使用如下命令： ``` conda install pytorch torchvision -c csoumith # 如果已安装了cuda8.0，请按此方式安装。 ``` 另外还需要安装其他相关库，例如： - PyTorchNet可以通过以下命令进行安装： ``` pip install git+https://github.com/pytorch/tnt.git@master ``` - 安装tqdm: ``` pip install tqdm ``` - 安装OpenCV和tensorboard_logger: ``` conda install -c conda-forge opencv pip install tensorboard_logger ``` - h5py可以通过以下命令安装： ``` conda install h5py ``` 数据集包括训练、验证以及测试视频。其中，训练和验证的数据集是从特定资源中抽取的。选择这个数据集的原因是想将基于单帧的SRCNN扩展到多帧的VSRNet上进行研究。
     
  • 改进的多级小波卷积神经网络MWCNNv2-master_小波神经网络_
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    改进的多级小波卷积神经网络(MWCNNv2)是一种结合了小波变换与深度学习技术的先进图像处理模型，显著提升图像去噪及超分辨率重建效果。 多级小波神经网络算法用于去噪分类，该算法使用Python语言实现。
     
  • MSRN-PyTorch: PyTorch版“用于图像超分辨率的多尺度残差网络”(ECCV 2018)存储库
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    MSRN-PyTorch是基于PyTorch实现的图像超分辨率项目，复现了2018年ECCV论文《Multi-scale Residual Network for Image Super-Resolution》中的多尺度残差网络模型。 MSRN_PyTorch是论文“用于图像超分辨率的多尺度残差网络”的官方PyTorch实现。可以从相关平台下载该论文，并获取所有测试数据集（预处理后的HR图像）。原始测试数据集（HR图像）也可以从相应的资源库中获得。我们的模型直接在Y通道上进行训练和测试，但许多其他SR模型则是在RGB通道上训练的。为了公平比较，我们根据代码对MSRN进行了重新训练，并发布了该项目的新代码和结果。旧代码被移到OLD文件夹中，新代码存储在MSRN文件夹内。 更新2019.06.12.1：先前提供的再训练模型使用的是DIV2K（1-895）数据集。我们已经纠正了这一错误，并提供了重新训练的模型（基于DIV2K 1-800的数据集），以及新的结果。我们现在还提供x8的结果！请留意，我们的训练仅使用了前800张图像（即DIV2K 1-800）进行，测试则采用最新的权重文件。
     
  • 基于小波和卷积神经网络的时间序列多尺度分类.zip
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    本研究结合小波变换与卷积神经网络，提出一种时间序列多尺度分类方法，有效提取并利用不同频率特征信息，提升分类精度。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs 或 ConvNets）是一类深度神经网络，在处理图像相关的机器学习和深度学习任务方面表现出色。它们的名称来源于使用了一种叫做卷积的数学运算。 以下是卷积神经网络的一些关键组件和特性： 1. **卷积层**（Convolutional Layer）：这是CNN的核心组成部分，通过一组可学习的滤波器在输入图像或上一层输出特征图中滑动来工作。这些滤波器与图像之间的卷积操作生成了反映局部图像特性的输出特征图，如边缘和角点等。利用多个这样的滤波器，卷积层能够提取出多种不同的视觉特性。 2. **激活函数**（Activation Function）：在完成卷积运算后，通常会使用一个非线性激活函数（例如ReLU、Sigmoid或tanh），以增加网络的表达能力。 3. **池化层**（Pooling Layer）：位于卷积层之后，用于减少特征图的空间维度和计算量，并保持空间层次结构。常见的操作包括最大池化和平均池化。 4. **全连接层**（Fully Connected Layer）：通常在CNN架构的最后几层中出现，每个神经元都与前一层的所有神经元相连接。这些层用于对提取出来的特征进行分类或回归任务。 5. **训练过程**：通过反向传播算法和梯度下降等方法来优化网络参数（如滤波器权重和偏置）。在训练过程中，数据会被分割成多个小批次，并在这批数据上迭代更新模型的参数。 卷积神经网络的应用范围广泛，在计算机视觉领域尤其突出，包括但不限于图像分类、目标检测、图像分割以及人脸识别。此外，随着技术的进步，CNN也被应用于处理文本（通过一维序列）和音频信号（通过时间序列）。近年来还发展出了许多新的变体和改进版本，例如残差网络(ResNet) 和深度卷积生成对抗网络(DCGAN)，进一步推动了该领域的研究和发展。
     
  • 使用MATLAB和卷积神经网络进行彩色图像超分辨率处理的代码.zip
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    本资源提供了一套利用MATLAB实现彩色图像超分辨率技术的完整代码，采用先进的卷积神经网络算法，有效提升低分辨率图像的质量与细节。 在MATLAB中使用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率。
     
  • 基于卷积神经网络的彩色图像超分辨率处理（MATLAB）
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    本研究运用MATLAB开发了一种基于卷积神经网络的算法，有效提升彩色图像的分辨率，实现高质量图像重建。 使用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率，在MATLAB中的代码实现。
     
  • 基于卷积神经网络的彩色图像超分辨率处理（MATLAB）
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    本研究利用卷积神经网络技术，在MATLAB平台上实现了对彩色图像进行超分辨率处理的方法，显著提升了图像质量。 卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在图像处理领域有着广泛的应用，尤其是在提升彩色图像分辨率的超分辨率重建任务上。本项目利用MATLAB这一强大的数学计算和科学可视化工具来构建并训练CNN模型以提高图片清晰度。 一、卷积神经网络（CNN） CNN是一种深度学习架构，其核心特征在于使用卷积层提取输入数据中的局部特征，并通过池化层减少维度保持关键信息。在超分辨率任务中，CNN能够自动学习低分辨率图像到高分辨率图像的映射关系，并生成高质量的高清图片。 二、图像超分辨率 图像超分辨指的是将质量较低或尺寸较小（即低清晰度）的照片转换成更高清版本的过程，以提高视觉效果和细节。这项技术在摄影、医学影像分析及安全监控等领域中有着重要应用价值。CNN的优势在于其能够自动学习复杂特征，并进行像素级别的预测。 三、MATLAB环境 作为一款强大的数值计算软件，MATLAB提供了深度学习工具箱支持构建训练部署深度神经网络模型所需的各种功能和算法。在本项目里我们将使用该平台来设计并实现超分辨率的卷积神经网络架构，利用其内置优化器调整参数，并借助丰富的图像处理函数完成数据预处理及后处理工作。 四、CNN模型结构 一个典型的用于提升图片清晰度的CNN模型可能包含以下几个主要部分： 1. 输入层：接收低质量或小尺寸（即低分辨率）输入图； 2. 卷积层：通过一系列滤波器提取图像特征，可以设置多个卷积层级来增加网络深度和复杂性； 3. 激活函数：例如ReLU等非线性变换以增强模型表达能力； 4. 上采样层（如转置卷积）或插值方法将低分辨率的特征图转换为高分辨率输出； 5. 输出层：生成高质量、大尺寸的目标图像。 五、训练与优化 在MATLAB中，我们需要准备一组配对的低清和高清图片作为训练样本。通过反向传播算法更新网络参数，并使用像均方误差或结构相似度这样的损失函数来衡量预测结果与实际值之间的差距大小。此外还可以采用学习率调整等技巧以提升模型性能。 六、评估及应用 完成模型训练后，可以利用测试数据集对生成的超分辨率图像进行质量评估，常用的评价指标包括峰值信噪比和结构相似度。在将该技术应用于真实场景时，用户只需上传任意一张低清图片即可获得相应的高清版本输出结果。 本项目为理解和实践卷积神经网络解决图像超分辨问题提供了一个实用平台。通过学习并操作此项目不仅能够深入理解CNN的工作原理，还能掌握MATLAB在深度学习领域的应用技能。
     
  • 基于卷积神经网络的彩色图像超分辨率处理（MATLAB实现）
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    本研究利用卷积神经网络技术，在MATLAB平台上实现了彩色图像的超分辨率处理。通过深度学习方法提高图像清晰度和细节表现力，为图像增强领域提供了一种有效解决方案。 使用卷积神经网络实现彩色图像的超分辨率，在MATLAB中的代码实现。
     
  • MATLAB插值代码详解及SRCNN解析：基于Pytorch与MATLAB的论文《利用深度卷积网络进行图像超分辨率学习》(ECCV20...)
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    本文章详细讲解了MATLAB中常用的插值方法，并深入剖析了基于PyTorch和MATLAB实现的SRCNN模型，该工作发表于ECCV会议。文中依据论文《利用深度卷积网络进行图像超分辨率学习》展开讨论。 该项目是用Pytorch实现的《学习深度卷积网络以实现图像超分辨率》（ECCV2014）论文的一个复现版本。项目依赖于Matlab 2016和Torch 1.0.0，其中使用了论文作者提供的部分Matlab代码。采用两种编程语言的主要原因是由于双三次插值的实现方式不同，在使用PSNR标准时会导致结果差异较大。 网络概述：通过运行`./data_pro/generate_train.m`生成训练数据文件train.h5，并通过`./data_pro/generate_test.m`生成测试数据文件test.h5。可以通过执行命令 `python train.py` 使用Pytorch模型进行训练，然后使用脚本将训练好的`.pkl`格式的权重文件转换为Matlab可以使用的矩阵格式（weights.pkl -> weights.mat），具体操作是运行`python convert.py`。 为了获取PSNR结果并重建RGB图像，请参考提供的代码 `./test_link/get_result.m`。项目中使用了模型参数文件 `./model/weights.mat`，在标准测试集上的表现如下：Set5平均：重建的PSNR值为32.44dB对比双三次插值方法得到的结果是30.39dB； Set14平均结果类似。