基于 MATLAB 的图像超分辨率重建方法及源代码

最新推荐文章于 2024-06-08 12:08:32 发布
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文章标签： matlab 超分辨率重建 计算机视觉 Matlab
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本文介绍了基于MATLAB的超分辨率插值法图像重建，通过低分辨率图像和双线性插值提升图像清晰度。提供了MATLAB源代码示例，帮助读者理解和应用图像超分辨率技术。

基于 MATLAB 的图像超分辨率重建方法及源代码

图像超分辨率重建是计算机视觉领域的一个重要研究方向，它旨在通过利用图像中的信息，将低分辨率图像提升到高分辨率水平。在本文中，我们将介绍基于 MATLAB 的超分辨率插值法图像重建方法，并提供相应的源代码。本方法基于插值技术，通过对低分辨率图像进行插值处理，以获得高分辨率的重建图像。

首先，我们需要准备一张低分辨率图像作为输入。在本示例中，我们将使用名为"input_image.jpg"的图像作为输入图像。接下来，我们将利用 MATLAB 中的图像处理工具箱来实现超分辨率插值法图像重建。

下面是实现超分辨率插值法图像重建的 MATLAB 源代码：

% 读取输入图像
input_image = imread('input_image.jpg');

% 将输入图像转换为灰度图像（如果输入图像为彩色图像）
gray_image =
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基于Matlab的多图像超分辨率重建算法
10-23
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
用MATLAB编写的超分辨率重建程序
04-13
本程序利用MATLAB实现了双线性插值，POCS重建等一些常见的超分辨率重建算法
给一个matlab实现图像超分辨率重建的代码
weixin_35756690的博客
01-08 868
下面是一个简单的 matlab 代码，可以用来实现图像超分辨率重建： % 加载低分辨率图像 lr_image = imread('lr_image.jpg'); % 进行超分辨率重建 hr_image = imresize(lr_image, 2, 'bicubic'); % 显示重建后的高分辨率图像 imshow(hr_image); 其中，lr_image 是低分辨率图像，hr_imag...
用python写一个基于正则化框架的多帧图像超分辨率重建的代码
y632481222的博客
03-01 485
import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import scipy.signal as signal # 加载图像 img_list = [] for i in range(1, 6): img_list.append(cv2.imread('image_' + str(i) + '.jpg')) # 计算每一帧图像的梯度 img_grad_list = [] for img in img_list: img_grad_list
图像超分辨重建的MATLAB源代码及实现方法
学习使你进步。
07-22 675
构建模型：利用MATLAB的深度学习工具箱，搭建图像超分辨重建的卷积神经网络模型。在实际应用中，由于各种原因，如摄像头像素低、网络信号差等，得到的图片往往是低分辨率的，这时候就需要利用图像超分辨技术将其重建成高分辨率图片。测试模型：使用测试集对模型进行测试并评估模型的性能指标，如PSNR（Peak Signal to Noise Ratio）和SSIM（Structural Similarity Index）。% 制作超分辨数据集。数据准备：采集并制作超分辨率数据集，包括低分辨率图像和对应的高分辨率图像。
基于MATLAB的超分辨率重建算法，亲测无报错。
01-25
超分辨率重建（Super-Resolution Reconstruction，简称SR）是一种图像处理技术，它旨在通过结合多帧低分辨率（LR）图像或单帧图像的内部信息来生成高分辨率（HR）图像。这项技术广泛应用于图像增强、视频处理、医疗...
精选资源
超分辨率重建SRGAN代码（包括将SRGAN生成器单独拿出来做残差网络）
03-05
超分辨率重建技术是一种重要的图像处理方法，主要用于提升低分辨率图像的质量，使其接近或达到高分辨率图像的清晰度。SRGAN（Super-Resolution Generative Adversarial Networks）是该领域的一个里程碑式工作，由...
基于MATLAB的图像超分辨率重建算法仿真
DevSavantX的博客
09-14 266
图像超分辨率重建是一种通过使用低分辨率图像来生成高分辨率图像的技术。本文将介绍一种基于MATLAB的正则化图像超分辨率重建算法，并提供相应的源代码。正则化图像超分辨率重建算法的目标是通过结合低分辨率图像的信息和先验知识，以及对高分辨率图像的平滑性进行建模，来生成高分辨率图像。然后，将估计的高分辨率亮度通道与低分辨率图像的色度通道合并，并将结果转换回RGB颜色空间。同时，您也可以尝试使用不同的图像作为输入，观察算法对不同图像的重建效果。函数用于计算图像超分辨率的先验信息，它基于图像梯度来惩罚图像的平滑性。
超分辨重建算法
01-07
做过修正的分辨率重建源码。基于SRCNN神经网络，MATLAB源码
MATLAB中的超分辨率重建算法：无错误的亲测实例
LxtCoder的博客
09-17 410
在上述代码中，我们首先导入了一张低分辨率的图像，该图像将作为超分辨率重建算法的输入。接下来，我们加载了一个预训练好的超分辨率模型，该模型已经通过大量的图像对进行训练，能够将低分辨率图像映射到其对应的高分辨率图像。然后，我们使用加载的模型对低分辨率图像进行重建，得到了高分辨率的图像结果。然而，超分辨率重建是一个复杂的问题，其性能受到多种因素的影响，例如训练数据的质量和数量，模型的选择和调整等。在本文中，我们将介绍一个基于MATLAB的超分辨率重建算法，并提供一个经过亲测无报错的示例代码。
图像超分辨重建matlab代码
06-14
matlab图像超分辨处理与重建的代码，基于matlab开发，界面操作的
序列图像的超分辨重建matlab源码
09-12
序列图像的超分辨重建，有几种不同的算法MAP ,POCS ,conv,还有插值算法。
超分辨率，单幅图像超分辨率重建
03-17
综述，这是一篇非常好的论文，请看看吧。。。。。。。。。。。。。。。。。。
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11-17
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高分辨率的影像能更详细地表示景物的细节信息,在诸多领域 (如计算机视觉、遥感、医学等 )有着广泛的应用。目前,高分辨率影像主要通过改进高精度的光 学 器 件 及 传 感 器 等 硬 件 设 备 来 获 得。然而,高精度硬件设备代价昂贵,人们往往希望在付出较低经济代价的前提下获得较高分辨率的影像。另外,由于传感器散粒噪声的影响,通过改进硬件设备性能的途径 并 不 能 无 限 制 地 提 高 获 取 影 像 的 分 辨率,而是有一个技术极限,当前的影像传感器技术已经较为接近这个技术极限。于是,通过软件途径来得到
【图像重建】基于POCS算法实现超分辨率图像重建，PSNR附Matlab代码
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09-20 808
除了基本的超分辨率重建方法，Matlab还提供了一些图像处理工具箱，如Image Processing Toolbox和Computer Vision Toolbox，这些工具箱提供了更多高级的图像处理函数和算法，可以进一步优化超分辨率重建的效果。需要注意的是，上述代码中的superResolutionAlgorithm函数代表了一个超分辨率算法的实现，具体的算法实现可以根据需求进行选择。超分辨率重建的目标是从低分辨率图像重建出高分辨率图像，以提供更多的细节和更清晰的图像。
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