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超分辨率图像重建技术的概念及其应用.doc
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图像超分辨率技术

总结了当前图像超分辨率技术的主要实现方法,并对其中的算法优缺点进行了对比。

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分辨率重建与图像增强技术研究

超分辨率重建与图像增强技术研究.对于研究超分辨率方法有较好的作用。

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插值法图像超分辨率重建

插值法图像超分辨率重建,matlab代码,可以交流学习一下

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图像超分辨重建matlab代码

matlab图像超分辨处理与重建的代码,基于matlab开发,界面操作的

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基于MAP的图像超分辨率重建算法

介绍了一种基于MAP的图像超分辨率重建算法

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图像超分辨率代码实现

用C++代码实现的图像超分辨率技术,其中包括ANN的接口的调用,以及MFC图形界面的实现

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分辨率重建代码 superresolution_v_2.0

超分辨率重建代码 superresolution_v_2.0

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分辨率重建代码

Visual Geometry Group项目组开发的超分辨率重建的源码,具有很好的效果。 附有详细的文档说明,可直接运行

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图像超分辨率重建和插值算法研究

由于图像超分辨率算法的复杂性,计算量比较大,计算时间比较长。随着计算机技术的进步,这些困难将会得到解决。由此,视频的实时超分辨率重建成为可能,将会在网络视频会议等领域得到广泛应用。尽管目前对低码率视频流的超分辨率重建已经进行了不少的研究,但仍然有不少的难题没有很好的解决。谢谢下载!

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基于Matlab的多图像超分辨率重建算法

多图像超分辨率的实现主要就是将具有相似而又不同却又互相补充信息的配准影像融到一起,得到非均匀采样的较高分辨率数据,复原需要亚像素精度的运动矢量场,然而它们之间的运动模型估计精确与否直接影响到重建的效果,因此影像配准和运动模型的估计精度是高分辨率图像重建的关键。由于实际中不同时刻获得的影像数据间存在较大的变形、缩放、旋转和平移,因此必须对其进行配准,在此基础上进行运动模型估计。然后通过频率域或空间域的重建处理,生成均匀采样的超分辨率数据

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分辨率重建的matlab代码

图像仿射变换的超分辨率经典程序 包括图像的配准,重建等

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CT图像重建技术 .doc

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分辨率重建算法

超分辨率重建算法 超分辨率重建算法 超分辨率重建算法 超分辨率重建算法

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基于序列图像的超分辨率重建方法

序列图像的超分辨率重建指的是利用一系列已经获得的分辨率相对比较低的图像,通过现有的技术手段以及方法,恢复出较高分辨率图像的方法。每一幅低分辨率图像只能提供高分辨率图像的部分信息。超分辨率重建具有多方面的优点,比如不涉及硬件以及成本相对较低等。基于此,该技术在刑侦、交通、军事以及生活中都具有广泛的应用前景和实用价值。论文简述了图像超分辨率重建的关键技术和方法,详细介绍了超分辨率重建的MAP算法和POCS算法,重点分析了两种常用算法各自的评价结果并且对两种算法进行了比较实验。实验结果表明,两种方法具有不同的优点以及应用范围,从而对序列图像的超分辨率重建的过程以及评价有了相对较深入的认识。

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分辨率图像重建常用训练集1

超分辨率图像重建常用训练集

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分辨率图像重建常用训练集2

超分辨率图像重建常用训练集

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图像超分辨重建MATLAB源代码(迭代步长自适应)

传统的超分辨重建算法往往采用梯度下降法进行求解,迭代时步长往往通过经验确定。而且不同的图像的最优步长往往不相同。步长过大会导致发散,步长过小会导致收敛缓慢。本算法基于对正则化超分辨重建算法实现的基础上,对步长的选取进行了优化,推导出了每次迭代时的最优步长大小,并将其自适应化,改进了超分辨算法的收敛性,从而能够在更短的时间内取得更加精确的重建结果。相关具体内容请参考对应的论文:Yingqian Wang, Jungang Yang, Chao Xiao, and Wei An, "Fast convergence strategy for multi-image superresolution

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Tensorflow实现二次元图像的超分辨率

使用tensorflow实现了一个vgg-style网络,用于对动漫风格的图像进行超分辨率处理。 解压后源码在src目录下,data目录下是用于训练的数据,data/originals目录用于存放你收集的原始无损图片,运行make_noisefree_data后,程序会自动从data/originals中读取文件并裁剪,然后保存到data/train,data/valid和data/test目录下,分别用于训练、验证和测试。训练中产生的模型会保存在checkpoints目录下。

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基于MATLAB的超分辨率重建算法,亲测无报错。

基于MATLAB的超分辨率重建算法,帮助学习超分辨率重建,亲测在MATLAB 2009a版本上运行无报错。

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基于IBP算法的超分辨率图像重建

本文提出了一种结合频域运动估计和迭代反投影的超分辨率图像重建算法。根据输入低分辨率序列图像各帧之间的傅立叶变换相位差,估计出每幅低分辨率图像相对于参考低分辨率图像的子象素位移;依据所得的子象素位移并结合迭代反投影算法,实现了超分辨率图像重建。实验结果表明,该算法是一种有效的超分辨率图像重建方法。

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