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利用稀疏表示与正则化，开发了一套图像超分辨率的Matlab程序。

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简介：
利用稀疏表示以及正则化技术的图像超分辨率Matlab程序。

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  • 基于稀疏表示与正则化的图像超分辨率Matlab实现
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    本项目采用MATLAB编程，实现了基于稀疏表示和正则化技术的图像超分辨率算法。通过提升低分辨率图像的细节质量，达到高清晰度视觉效果。 基于稀疏表示和正则化的图像超分辨率的MATLAB程序。
     
  • 通过稀疏表示的图像超分辨率.pdf
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    本文探讨了利用稀疏表示方法提高图像分辨率的技术，提出了一种新颖的算法框架，以实现高质量的图像超分辨率重建。 好的，请提供需要翻译或重写的文字内容。
     
  • 基于稀疏表示的图像超分辨率PPT
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    本PPT探讨了利用稀疏表示技术进行图像超分辨率处理的方法与进展。通过分析低分辨率图像，重建出高质量高分辨率图像，提升视觉体验及应用价值。 杨建超老师在2010年发表了一篇关于基于稀疏表示的图像超分辨的文章，并整理了相关的PPT材料，其中包括详细的公式及个人总结，希望能对大家有所帮助。
     
  • 基于稀疏表示的图像超分辨率Matlab代码 - Yang.z...
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    本资源提供了一套基于稀疏表示理论实现图像超分辨率处理的MATLAB源码。该算法能够有效提升图像细节与清晰度，适用于科研及工程应用。贡献者Yang.z分享了详细的代码注释和实验说明文档，方便用户快速理解和上手操作。 关于超分辨率的稀疏表示的Matlab源代码。这段文字描述的是一个利用稀疏表示技术进行图像超分辨率处理的项目，并提供了相关的MATLAB源代码。
     
  • 基于稀疏表示的超分辨率重建
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    本研究探索了利用稀疏表示理论实现图像超分辨率重建的方法，通过学习低分辨率到高分辨率的映射关系，增强图像细节和清晰度。 稀疏表示超分辨重建是一种利用信号的稀疏性来提高图像分辨率的技术。这种方法通过在某种变换域下寻找信号的稀疏表达，并结合低分辨率图像的信息来进行高分辨率图像的恢复和增强。该技术广泛应用于计算机视觉、模式识别等领域，能够有效提升图像细节表现力及清晰度，在视频处理与监控系统中具有重要应用价值。
     
  • 基于稀疏表示的快速图像超分辨率重建算法
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    本研究提出了一种基于稀疏表示的快速图像超分辨率重建算法，旨在提升低分辨率图像至高分辨率，同时保持细节和清晰度。 基于图像在过完备字典下的稀疏表示方法，我们建立了一个稀疏性正则化的多帧图像超分辨凸变分模型。该模型中的正则项描述了理想图像的稀疏先验约束条件，而保真项衡量其与观测到退化后的图像的一致程度。 通过使用线性化Bregman技术，我们将原始问题分解为两个步骤：第一步是仅对正则项进行阈值收缩操作；第二步则是只针对保真项执行梯度下降计算。这种方法大大减少了所需的计算复杂性和提高了处理噪声的鲁棒性能。 实验结果显示，在迭代次数很少的情况下就能获得高质量的超分辨率重建图像，这验证了我们所提出的模型和算法的有效性。
     
  • 基于正则化的图像超分辨率重建的Matlab代码
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    本简介提供了一段用于实现基于正则化方法进行图像超分辨率重建的MATLAB代码。该代码旨在提升低分辨率图像至高分辨率版本，同时保持或增强细节和清晰度。通过引入适当的正则化项，优化算法能够有效处理噪声与过拟合问题，在多种应用场景中展现优异性能。 本段落讨论了使用MATLAB编写的基于正则化的图像超分辨率重建与处理的代码，并通过PSNR值来评估和确定重建效果。
     
  • 基于图像稀疏表示的超分辨率重建算法MATLAB仿真及代码演示视频
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    本项目通过MATLAB实现并展示了基于图像稀疏表示的超分辨率重建算法。详细介绍和演示了如何利用该技术提高图像分辨率，附有完整代码供学习参考。 基于图像稀疏表征的图像超分辨率重建算法的MATLAB仿真包含代码操作演示视频。运行注意事项：请使用MATLAB 2021a或更高版本进行测试，并运行文件夹内的Runme.m文件，不要直接运行子函数文件。在执行时，请确保MATLAB左侧当前文件夹窗口设置为工程所在路径。具体步骤可以参考提供的操作录像视频中的演示。
     
  • 【图像重建】利用MATLAB进行正则化图像超分辨率重建【附带MATLAB源码 1882期】.md
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    本文章介绍了如何使用MATLAB实现基于正则化的图像超分辨率重建技术，旨在提高图像的清晰度和细节。文中包含了详细的代码示例与说明，适合对图像处理感兴趣的读者学习实践。 上发布的关于 Matlab 的资料都配有相应的代码，并且这些代码都是经过测试可以运行的，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括： - 主函数：main.m； - 其他调用函数（其他m文件），无需单独运行。 运行结果效果图也包含在内。 2. 所需Matlab版本为2019b，如果遇到问题，请根据错误提示进行修改；若无法解决，可以联系博主寻求帮助。 3. 操作步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置到当前的 Matlab 工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m 文件； - 步骤三：点击运行按钮，并等待程序执行完毕以获得结果； 4. 若需要进一步的服务，可以联系博主或通过博客文章底部提供的联系方式进行咨询： 4.1 提供博客或资源的完整代码 4.2 复现期刊或参考文献中的内容 4.3 定制Matlab程序 4.4 科研合作 图像重建相关的算法包括：ASTRA 算法、BP神经网络方法、投影法、小波变换技术、字典学习KSVD 方法进行低秩重建、主成分分析PCA 技术以及正则化去噪和离散余弦变换DCT。此外，还有卷积神经网络的超分辨率图像重建（如SCNN）、SAR 图像处理方法、OSEM 重建算法及超分辨率图像恢复技术等，还包括Zernike矩图像重建与Split Bregman 方法的应用。
     
  • MATLAB开发：实现正则化多帧超分辨率模型的函数
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    本文章介绍了一种在MATLAB中实现的正则化多帧超分辨率模型的方法，通过编写相关函数来提高图像序列的清晰度和细节。 此功能基于扩散驱动的正则化方法（regularizeSR.m）实现多帧超分辨率模型。该函数的输入包括：s（输入图像序列）、delta_est（水平与垂直方向上的平移运动值）、phi_est（旋转运动角度）和因子（放大倍数）。估计运动的方法采用Keren提出的配准技术，详见伊朗及其同事的研究论文“通过图像配准提高分辨率”。相关研究工作“A Noise-Suppressing and Edge-Preserving Multi-Frame Super-Resolution Image Reconstruction Method”已提交至Journal of Signal Processing: Image Communication，并正在接受第二次修订。