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MSRN超分辨率重建程序(4倍尺度)已完成。

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简介：
该程序实现了多尺度残差超分辨率重建 (MSRN) 的四倍放大版本，其基础模型改编自《MSRN-PyTorch-master》中的 MSRN_x4.pt 模型。

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  • MSRN多尺度残差超分辨率重建（4倍）Win程序
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    MSRN是一款用于图像超分辨率重建的Windows程序，采用多尺度残差网络架构，能够将图像放大四倍同时保持高质量和细节。 多尺度残差超分辨率重建 MSRN（4倍）的 Windows 程序是由《MSRN-PyTorch-master》中的 MSRN_x4.pt 模型改编而来。
     
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    本数据集提供多种倍率（2x, 3x, 4x, 8x）下的超分辨率图像重建样本，适用于评估和优化超分辨率算法性能。 总共五个超分重建的测试数据集：BSD100、set5、set14、Sun-Hays80、Urban100；大家可以酌情下载使用。如果没有积分，可以私信我获取这些数据集。
     
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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。
     
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    简介：SRGAN利用生成对抗网络技术，在图像超分辨率领域取得突破性进展，通过深度学习方法将低分辨率图像提升至高分辨率，同时保持自然度和细节。 对抗生成网络超分辨重建是指利用生成对抗网络完成图像的超分辨率重建任务。
     
  • SRCNN-CS_SRCNN彩色图像超分辨率重建_彩色超分辨率_Matlab实现_超分辨率重建_超分辨重建.zip
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    本资源提供SRCNN-CS算法用于彩色图像超分辨率重建，包含Matlab代码与测试案例。适用于研究和开发彩色超分辨率技术。 SRCNN-CS_SRCNN彩色图像超分辨率重建技术采用MATLAB实现，适用于彩色超分辨率重建及超分辨重建领域。
     
  • 超分辨率重建srgan.rar
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    超分辨率重建srgan.rar包含了一种基于深度学习的图像增强技术SRGAN的实现代码和资源。该技术能将低分辨率图片提升至高分辨率，同时保持图像清晰度与细节。 超分辨率重构（SR）是指从低分辨率(LR)图像中提取高分辨率(HR)图像这一极具挑战性的任务。
     
  • MAP超分辨重建_POCS Matlab_超分辨率成像工具包
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    本简介介绍一个基于POCS算法实现的MATLAB工具包，专门用于图像处理中的超分辨重建技术，助力科研人员和工程师在超分辨率成像领域取得突破。 图像超分辨率重建算法涵盖插值、迭代反投影、MAP、POCS及配准等多种方法。
     
  • SRGAN_超分辨率重建_生成对抗网络_超分辨率_源码.zip
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    本资源包提供了一种基于生成对抗网络（SRGAN）实现图像超分辨率重建的方法和代码。通过深度学习技术显著提升低分辨率图像的质量，适用于各类图片放大需求研究与应用。 SRGAN_SRGAN_生成对抗网络_超分辨率重建_超分辨率_源码.zip
     
  • 图像处理超分辨率重建测试集Set5（234倍）
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    图像处理超分辨率重建测试集Set5包含高质量的图像样本，广泛应用于评估和比较各种超分辨率算法性能，尤其在提升低分辨率图像至接近原生高分辨率方面表现卓越。 图像处理是一种利用计算机技术对图像进行分析与操作的方法，以达到特定目标的技术手段，也被称为影像处理。通常所说的图像处理主要指的是数字图像处理领域。数字图像是通过工业相机、摄像机或扫描仪等设备获取的二维数据阵列，其中每个元素称为像素，并且拥有一个灰度值表示其亮度信息。 在实际应用中，图像处理技术包含了多个方面：首先是压缩算法用于减小存储空间需求；其次是增强与复原手段以改善视觉效果或者恢复受损图片的质量；最后是匹配、描述和识别方法来实现对目标物体的定位及分类。
     
  • 基于MATLAB的超分辨率重建程序编写
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    本项目基于MATLAB开发了一套超分辨率图像重建系统，旨在提升低分辨率图像的质量和细节表现。通过多种插值与优化算法实现高精度图像恢复，广泛应用于视频处理、医学影像分析等领域。 本程序利用MATLAB实现了双线性插值、POCS重建等一些常见的超分辨率重建算法。