基于正则化的图像超分辨重建matlab代码

用于盲超分辨率图像重建的软MAP框架

近几年虽然基于神经网络的超分辨率重建技术发展迅速,但仍然存在不易找到合适尺寸的卷积核、网络层数过深导致收敛缓慢等缺点。为此,提出了一种能多尺度提取特征并包含多重残差的网络模型。低分辨率图像输入网络,通

本文在图像稀疏性先验的基础上#引入局部 AC 模型 和非局部自相似性作为图像额外的先验信息#提出了非局 部正则化的 [+ 图像重建模型#并给出了相应的数值求解算 法$

针对以往的以文字结体为研究对象的离线笔迹特征提取方法在文本相关度较低时无法获取稳定特征的问题，提出了一种以笔画为研究对象的笔迹伪动态特征提取方法，摆脱了结体依存性的束缚。引入概率统计思想，采用网格窗口

提出一种正则化广义逆ERT 图像重建算法, 利用ERT 仿真软件得到的数据进行图像重建。与 常用的ERT 图像重建算法进行比较, 重建出的图像经过统一的门限滤波后, 反投影算法、 灵敏度系数算 法和正

一种基于约束Landweber迭代正则化的图像重建算法，李红艳，佟丽丽，本文针对较少投影数据图像重建问题，在最小二乘优化的基础上，提出将未知误差引入不等式约束中，并针对其不适定性提出运用Landweb

图像具有大量的局部结构相似区域，并且这种相似性可以在多个尺度上保持。基于这一特征，利用结构相似指标进行相似性匹配生成相似的低分辨率图像序列，从而把单幅图像的超分辨问题转化为图像序列超分辨问题来解决。文

杨建超老师在2010年发表的基于稀疏表示的图像超分辨文章PPT整理，包括详细的公式和自己的总结，希望对大家有帮助

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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