图像超分辨率论文(香港中文大学)

代码包括低分辨率图像的获取和矫正和重构，已经解释和测试

近年来,基于深度神经网络的图像处理技术在研究界十分流行,而单幅图像超分辨率技术,即对单一的一幅低质量图像进行高分辨率还原的处理技术,在图像处理领域发展迅速并取得了良好的效果,但也同时面临一些严峻的挑战

一篇关于图像处理的论文图像超分辨率重建是指由一序列低分辨率形变图像来估计一幅(或序列)较高分辨率的非形变图像，同时还能够消除加性噪声以及由有限检测器尺寸和光学元件产生的模糊。此类技术在遥感、医学图像

matlab开发-图像超分辨率迭代反投影算法。一种简单的超分辨率最大似然算法。

基于MAP的高光谱图像超分辨率方法，王立国，赵妍，高光谱图像得到了越来越广泛的应用，但较低的空间分辨率严重地影响着它的应用效果；其超分辨率方法受到学术界的高度重视，但一直

学习笔记之——基于深度学习的图像超分辨率这篇博文的paper集合，都是从网上download下来的原文，虽然博文中也给出了链接，为方便读者阅读，将paper原文打包在此

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

人工神经网络凭借其超强的学习能力，使得人工智能得到迅猛的发展，让人工神经网络再次成为研究热点。目前深度学习已经广泛应用于计算机视觉，语音处理，自然语言处理等各个领域，甚至在某些领域已经起到了主导作用。

如果采用改善物理硬件的方法来获取人们满意的高分辨率图像,则成本较高,而且有时难于实现。因此有必要考虑一种能够克服这些限制的新措施来提高图像空间分辨率。超分辨率重建技术就在这种背景下应运而生。

Multi-image super-resolution reconstruction algorithm based on Matlab