Advertisement

图像恢复工具箱（基于PyTorch）：USRNet、DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN等

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：ZIP

简介：
本项目提供一个全面的图像恢复工具箱，采用PyTorch框架实现，包含多种先进算法如USRNet、DnCNN及FFDNet等，致力于图像去噪与超分辨率重建。 DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN 和 IMDN 的培训与测试代码由瑞士苏黎世联邦理工学院张Kai的计算机视觉实验室提供，该实验室发布了消息：将添加USRNet（CVPR 2020）。训练方法的相关信息可以在main_train_dncnn.py, main_train_fdncnn.py, main_train_ffdnet.py, main_train_srmd.py 和 main_train_dpsr.py 等文件中找到。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 图像恢复工具箱（基于PyTorch）：USRNet、DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN等
    优质
    本项目提供一个全面的图像恢复工具箱，采用PyTorch框架实现，包含多种先进算法如USRNet、DnCNN及FFDNet等，致力于图像去噪与超分辨率重建。 DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN 和 IMDN 的培训与测试代码由瑞士苏黎世联邦理工学院张Kai的计算机视觉实验室提供，该实验室发布了消息：将添加USRNet（CVPR 2020）。训练方法的相关信息可以在main_train_dncnn.py, main_train_fdncnn.py, main_train_ffdnet.py, main_train_srmd.py 和 main_train_dpsr.py 等文件中找到。
     
  • 基于PyTorch的图像恢复与去噪工具箱- Python版
    优质
    这是一个使用Python和PyTorch开发的图像恢复与去噪工具箱，旨在帮助用户处理受损或质量低下的图片。 PyTorch实现的图像恢复/去噪工具箱包括DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN和IMDN的训练与测试代码，由Kai Zhang在瑞士苏黎世联邦理工学院计算机视觉实验室开发。近期将添加USRNet (CVPR 2020) 的训练及测试代码。
     
  • PyTorch图像修复与去噪工具箱.zip
    优质
    PyTorch图像修复与去噪工具箱是一款基于PyTorch开发的开源软件包，提供一系列深度学习模型用于处理图片的修复和降噪问题，助力于计算机视觉领域的研究者和开发者。 图像还原工具箱（PyTorch）。包含DnCNN、FFDNet、SRMD、DPSR、MSRResNet、ESRGAN和IMDN的培训与测试代码。这是一个用于图像恢复及去噪功能的PyTorch工具箱，名为KAIR - Image Restoration Toolbox (PyTorch)。
     
  • 基于PyTorch的DnCNN图像去噪实现
    优质
    本项目利用深度学习框架PyTorch实现了DnCNN算法，专注于去除图像噪声，提升了图像清晰度和质量。 在图像处理领域，去噪是一个关键步骤，旨在消除噪声以提高图像质量，并为后续分析提供支持。PyTorch作为一款强大的深度学习框架，在各种图像处理任务中广泛应用，包括图像去噪。本段落将详细介绍如何使用PyTorch来实现DnCNN（Deep Convolutional Neural Network for Image Denoising）模型。 王博等人于2017年提出DnCNN，该网络利用卷积神经网络的特性学习噪声统计特征，并进行高效去除噪声处理。其核心在于采用残差学习框架，直接让网络学习输入图像与干净图像之间的差异，简化了去噪过程并提升了效果。 接下来我们来看一下DnCNN的具体结构：通常情况下，它包含多个交替排列的卷积层和批量归一化层以提取特征及去除噪声。每个卷积层都负责通过一组滤波器捕捉不同频率下的噪声模式；而批量归一化则有助于加速训练过程并提高模型泛化能力。此外，跳跃连接将原始输入直接传递到输出端，这在一定程度上解决了梯度消失问题，并使得网络能够更有效地学习深层特征。 使用PyTorch复现DnCNN时，请按照以下步骤操作： 1. **环境搭建**：确保安装了必要的库如PyTorch、torchvision和numpy等。 2. **数据预处理**：准备噪声图像集，可以对干净的原始图片添加不同类型的噪音（例如高斯或椒盐），然后将这些带有噪音的图与相应的无噪图配对起来作为训练样本。 3. **定义模型**：基于DnCNN的设计思路编写代码，在PyTorch框架下创建卷积层、批量归一化以及跳跃连接。可以构建一个名为`DnCNN`的类，其中包含上述组件。 4. **损失函数选择**：根据问题需求选取适当的评估标准，比如均方误差或结构相似性指数等作为优化目标。 5. **训练模型**：利用SGD或者Adam这类优化器调整网络参数，并通过最小化选定的目标函数来进行迭代学习。设定合理的批次大小、速率以及轮次数。 6. **性能评测与测试集验证**：在独立的评估和测试数据集上对所构建的去噪模型进行效果检验，观察其表现如何。 7. **保存并部署应用**：将训练完成后的DnCNN模型存储起来供未来使用。 通过学习和理解这些资料文件中的实现细节以及PyTorch的具体操作方法，不仅可以掌握图像去噪技术的应用技巧，还能进一步深化对深度神经网络的理解，并为解决其他类型的图像处理挑战奠定基础。
     
  • 图像超分辨率-ESRGAN-PyTorch
    优质
    简介：ESRGAN-PyTorch是一款基于PyTorch框架实现的图像超分辨率工具，采用先进的ESRGAN模型，能够生成高质量、自然感强的高分辨率图像。 该资源为ESRGAN-图像超分辨率-pytorch，复现论文为《ESRGAN: Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks》。
     
  • TUXIANG.zip_图像复原工具_GUI界面_基于MATLAB的图像恢复软件
    优质
    TUXIANG.zip是一款集成了GUI界面的图像复原工具，利用MATLAB开发，旨在提供便捷高效的图像恢复解决方案。 使用MATLAB对数字图像进行复原，并创建一个GUI界面。
     
  • USRNet：基于深度展开的图像超分辨率网络（CVPR 2020，PyTorch）
    优质
    USRNet是一种先进的图像超分辨率技术，利用深度学习和PyTorch框架，在CVPR 2020上展示，通过深度展开方法提升图像质量。 经典超分辨率（SISR）退化模型假设低分辨率（LR）图像为高分辨率（HR）图像的模糊、下采样以及加噪版本。从数学上讲，可以表示为： \[ I_{\text{LR}} = I_{\text{HR}} \ast h + n \] 其中 \(I_{\text{LR}}\) 是低分辨率图像，\(I_{\text{HR}}\) 是高分辨率图像，\(h\) 表示二维卷积中的模糊核。符号“\(\ast\)”表示卷积运算。下采样操作通常采用标准的倍数向下采样器来实现，即保留每个不同像素对应的左上角像素，并丢弃其他信号。 噪声 \(n\) 一般假设为加性高斯白噪声（AWGN），其强度由方差或噪声水平决定。通过设定适当的模糊核、比例因子和噪音参数，可以近似各种低分辨率图像的生成过程。这种方法在基于模型的方法中得到了广泛应用，尤其是在最大后验概率（MAP）框架下同时解决数据项与先验项的问题上取得了显著成果。
     
  • 基于MATLAB的图像恢复.zip
    优质
    本项目为一个利用MATLAB进行图像恢复的研究与实践。通过算法优化和信号处理技术，旨在改善受损或模糊图像的质量，适用于多种图像修复场景。 基于MATLAB的图像复原技术涉及多种算法的应用，包括但不限于退化模型分析、噪声去除以及几何校正等方面。通过利用MATLAB强大的数值计算能力和丰富的工具箱资源，研究人员可以高效地开发并实现复杂的图像处理流程，以恢复受损或模糊的图像数据至更清晰的状态。 这一过程通常会包含以下几个关键步骤： 1. 理解和建模退化原因。 2. 选择合适的复原算法（如逆滤波、维纳滤波等）。 3. 利用MATLAB内置函数优化代码执行效率并进行实验验证。 4. 分析结果以评估不同方法的有效性和局限性。 通过这些步骤，研究者能够深入探索图像处理领域内各种挑战，并为实际应用中的问题提供解决方案。
     
  • Real-ESRGAN实现图像高清复原
    优质
    Real-ESRGAN是一款先进的图像超分辨率技术，能够将低质量图片转换为清晰、细腻的高分辨率图像，广泛应用于照片修复和视频增强等领域。 图像超分辨率重建（super resolution, SR）是指利用计算机技术将低分辨率图像或图像序列处理成高分辨率图像的一种方法。简单来说，就是通过使用图像超分辨率技术使模糊的照片变得清晰。Real-ESRGAN 是一个在 Github 上的开源项目，旨在开发实用的图像和视频修复算法。