深度学习超分辨率重建 DRCN网络复现

利用同一场景的两帧图像来重建一帧高分辨率图像。适合初学者。

本文讲解如何使用Bring-Old-Photos-Back-to-Life-master(gaoqing)进行图像低分辨率处理、超分辨率重建和图像修复。操作简单，只需命令行输入python run.p

win32位编译的espcn 超分辨率 程序，非源代码，源代码都在博客的文章上了

超分辨率重建通用方法中，图像分解后对应小波基只能有效稀疏表示单一成分，往往只侧重边缘成分而忽略了光滑成分等。针对这个问题，本文改进了一种基于压缩感知的声纳图像超分辨率重建算法。该算法基于三种不同稀疏字

针对基于非局部均值(NLM)的视频超分辨率重建方法存在结果过于平滑、收敛速度慢及计算量大等问题,提出一种改进的NLM视频超分辨率重建算法。该方法采用模糊边缘补足算法将经过预处理的视频图像分成平坦区和纹

在大多数超分辨率重建算法中,假定在相同的流形空间中获得高分辨率和低分辨率的图像。 但是,由于分散注意力,此假设不适用于实际应用。 提出了一种新颖的人脸图像超分辨率重建算法。 为了考虑高分辨率和低分辨率

为了提高散焦模糊图像的空间分辨率,提出了一种盲单图像超分辨率方法。 首先,根据低分辨率成像模型,提出了盲单图像超分辨率重建的框架。 其次,利用维纳滤波算法,生成了散焦模糊图像的误差参数曲线,据此可以近

用于盲超分辨率图像重建的软MAP框架

基于参考的图像超分辨率重建相关工作.doc

针对天文图像成像分辨率低的问题,基于集中稀疏表示图像超分辨率重建理论,提出一种层次聚类字典训练和相似约束的天文图像超分辨率重建算法。在字典训练阶段,采用新的基于层次的聚类算法对样本图像块进行归类,对每