EDSR（增强型深度超高分辨率）在Matlab环境中的实现：EDSR（增强型深度超高分辨率）Matlab单图像超分辨率 - Matlab开发。

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简介：
EDSR（增强型深度超分辨率）作为一种单图像超分辨率技术，已实现 Matlab 端口。以下是相关的先决条件：MATLAB 2020b 软件包含了图像处理工具箱、统计与机器学习工具箱、深度学习工具箱以及并行计算工具箱。关于如何进行测试，需要运行 EDSR_Test.m 程序，该程序调用 EDSR_2xSuperResolution.m 函数，并在其第5行加载预训练好的神经网络模型。为了执行 EDSR 超分辨率处理，用户需将输入图像设置为原始、未模糊的图像。EDSR 神经网络能够对输入图像进行 2 倍的放大处理。具体操作步骤如下：首先，使用 `imread()` 函数读取名为 MyPicture.jpg 的图像文件；然后，调用 `EDSR_2xSuperResolution(img)` 函数对图像进行处理，并将结果存储在 `imgSR` 变量中；最后，使用 `imwrite()` 函数将处理后的图像保存为 MyPicture_2xEDSR.png，其输出尺寸为 2048x1536 像素。

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客服

MATLAB版 EDSR (增强型深度超高分辨率) 单图像超分辨率 - MATLAB开发

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本项目为基于MATLAB实现的EDSR模型，用于单张图像的超分辨率处理，旨在提高图像清晰度和细节表现。 EDSR（增强型深度超分辨率）单图像超分辨率的Matlab实现。 **先决条件** - MATLAB 2020b及以上版本。 - 图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱、深度学习工具箱以及并行计算工具箱。 **如何测试** 运行调用 EDSR_2xSuperResolution.m 的 EDSR_Test.m 文件，在EDSR_2xSuperResolution.m的第5行加载训练好的网络。 **对图像文件执行EDSR超分辨率的方法** 输入图像 MyPicture.jpg 应该是原始（非模糊）图像。使用 EDSR 神经网络将图像放大 2 倍，具体步骤如下： 1. 读取图片：`img = imread(MyPicture.jpg);` 2. 执行超分辨率操作：`imgSR = EDSR_2xSuperResolution(img);` 3. 输出处理后的图像文件：`imwrite（imgSR，“ MyPicture_2xEDSR.png”）;` 这样，输入的 768x1024 图像将被放大到 1536x2048 的超分辨率版本。

基于TensorFlow的单图像超分辨率增强型深度残差网络（EDSR）实现

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本研究利用TensorFlow框架实现了增强型深度残差网络（EDSR），专门针对单张图像进行超分辨率处理，显著提升了图像细节与清晰度。 EDSR的TensorFlow实现使用了TensorFlow框架，并且需要安装tqdm和argparse库，请通过运行`pip install -r requirements.txt`来完成相关依赖项的安装。为了训练模型，您必须执行以下操作：下载图像数据集（由于计算资源限制，我选择了特定的数据集），将所有这些图片放入指定目录中。之后可以使用命令行工具启动训练过程：在终端或命令提示符下输入 `python train.py --dataset data_dir` ，其中data_dir是包含所需图像的文件夹路径。为了在训练期间查看统计信息（例如，预览图和损失值），只需运行tensorboard并指定保存日志数据的位置即可。具体来说，请使用命令：`tensorboard --logdir your_save_directory` ，这里的your_save_directory应替换为实际的日志记录目录名称。

Keras图像超分辨率：EDSR、RCAN、SRGAN、SRFEAT、ESRGAN

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