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超分辨率Matlab代码-LightFieldAngularSR：该代码实现通过空间角线索，快速重建光场，并对场景进行深至精细的建模。

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简介：
该项目涉及超分辨率的MATLAB代码，该代码源于ECCV2018论文中的实现，专注于空间角线索的深度至精细、精细建模以实现光场快速且准确的重建。此外，请参阅我们的TIP2018论文“使用深度有效空间角可分离卷积的光场空间超分辨率”，其中包含相关代码，该代码基于火炬-Matlab平台。 该模型是一种基于学习的方法，能够在单次前向传播中，从稀疏采样得到的LF（低频光场）快速、准确地生成密集采样的LF。 该方法对MATLAB和CUDA/cuDNN（在GPU环境下）有着严格的要求，如果未采用cuDNN，则需修改install.m文件。同时，需要使用存储库中提供的matconvnet代码，其中包括我们开发的4D卷积算法。安装过程建议从MATLAB启动：`matlab>>install train init_o`。

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  • 基于Matlab的超分辨率代码-LightFieldAngularSR：利用空间角线索进行高效精细光场重建
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    LightFieldAngularSR是一款基于MATLAB开发的开源工具箱，专为利用空间角度信息提升光场图像的分辨率而设计。通过引入先进的算法，该软件能够显著提高光场数据的解析度和细节展现能力，适用于科研与工业领域对高质量图像重建的需求。 超分辨率MATLAB代码基于ECCV2018论文中的空间角线索的深度精细建模快速重建光场。此外，请参考我们的TIP2018论文：“使用深度有效空间角可分离卷积的光场空间超分辨率”，该论文同样提供了一套火炬-Matlab实现代码。 本段落介绍了一个基于学习的方法，能够在一次前向传递中从稀疏采样的光线场快速准确地生成密集采样后的光线场。要求和依赖关系包括MATLAB、CUDA以及cuDNN（若使用GPU）。如果不采用cuDNN，请修改install.m文件中的设置；同时需要matconvnet库，并且应使用此代码仓库提供的版本，其中包含我们编写的4D卷积功能。 安装过程： #启动MATLAB $ matlab >> >> install 进行训练时请在init_o中操作。
     
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    本项目提供一套基于MATLAB实现的图像超分辨率重建算法的代码资源，适用于学术研究与工程应用。 这段文字描述了一个基于MATLAB开发的图像超分辨处理与重建代码，并且该代码具有界面操作功能。
     
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    超分辨率重建代码v2.0是一款经过优化和升级的图像处理工具，旨在提供高效的图像放大技术，使低分辨率图片能够达到高清晰度的效果。这款软件采用先进的算法，不仅提升了图像的质量，还增强了用户体验的便捷性与灵活性。无论是科研人员还是摄影爱好者，都能通过该版本获取到更加精准、细腻的视觉效果，满足不同场景下的需求。 超分辨率重建代码 superresolution_v_2.0 提供了用于图像超分辨率处理的更新版本。
     
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    本项目提供一套用于实现超高分辨率图像重建的代码库，适用于科研及工业应用。通过先进的算法优化图像细节，提升视觉体验与分析精度。 Visual Geometry Group项目组开发的超分辨率重建源码效果显著，并配有详细的文档说明，可以直接运行。
     
  • 【图像重建】利用POCS技术进行超分辨率重建（含MATLAB代码）.zip
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    本资源提供基于POCS算法实现图像超分辨率重建的方法及完整MATLAB代码，适用于科研与学习。下载后可直接运行以观察效果和修改参数。 基于POCS实现超分辨重建附matlab代码
     
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    本Markdown文档提供了使用MATLAB进行图像超分辨率重建的源代码和详细说明，适用于研究与学习。 各类代码适合新手学习的电子书免费领取。
     
  • 基于IBP的超分辨率重建及MATLAB代码
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    本研究探讨了利用迭代贝叶斯估计（IBP）进行图像超分辨率重建的方法，并提供了详细的MATLAB实现代码。 版本：MATLAB 2019a 领域：图像重建 内容：基于IBP的超分辨率图像重建及其MATLAB代码 适合人群：本科、硕士等科研与教学学习使用
     
  • MATLAB代码30行实现RAISR：“快速准确的图像超分辨率”
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    本文介绍了一种使用MATLAB编写的简短代码（仅30行），实现了高效的图像超分辨率技术RAISR。该方法能够迅速提升图像质量，同时保持细节和清晰度。 在Matlab R2016a环境下运行runRAISRTest.m文件可以完成论文《RAISR: Rapid and Accurate Image Super Resolution》中的训练和测试全过程。可以通过更改代码中的scale和LR_patch_size值来执行新的训练任务。由于RAISR的训练过程较长，需要从插值后的HR图像中提取patch，大约耗时3-4小时。已经保存了训练好的结果在名为RAISR_result的文件夹下；将runRAISRTest.m文件第22、23行注释掉后即可直接进行测试。所用的结果数据采用了patch_size为11和scale为3的设置，并从训练图像中提取出约7000万个patch用于训练。计算是在MacOS系统，配备2GHz Intel Core i5处理器及8GB 1867MHz LPDDR3内存环境下完成；其中使用的Bicubic方法是自行实现的版本，并未包含Antialiasing处理。
     
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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。