MATLAB实现SRCNN图像重建算法

YCbCr色彩空间与亮度通道的应用
最新推荐文章于 2023-02-10 13:43:47 发布
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#深度学习 #计算机视觉 #算法

本文探讨了图像处理中使用YCbCr色彩空间的重要性，特别强调了人类视觉对亮度变化的敏感性，以及如何仅利用亮度通道Y进行图像处理以提高效率。文章还涉及了将RGB格式转换为YCbCr色彩空间的技术细节，以及这种转换如何能带来更高的处理效果。

原论文和源代码

  • 图像被转化到 YCbCr 色彩空间，并只使用亮度通道Y，原因在于相较于色差，人类视觉对亮度变化更为敏感。

修改过的代码

  • 将最终输出图像合回彩色。
  • 验证“将R,G,B格式转换为YCbCr，只计算Y分量（亮度分量），结果会比直接计算要高几个dB。”
  • 目录在这里插入图片描述
【图像处理】基于MATLAB和SRCNN算法实现图像超分辨率重建
Fanjufei的博客
04-19 1131
一种常见的方法是使用基于卷积神经网络的图像超分辨率重建——SRCNN算法。SRCNN算法是一种端到端的超分辨率重建方法，它通过多层卷积神经网络实现从低分辨率图像到高分辨率图像的映射。SRCNN算法已经在实际应用中获得了很好的效果，您可以考虑使用此方法进行图像超分辨率重建。另外，为了获得更好的超分辨率重建效果，您还需要根据具体的应用场景和数据特点对模型进行调整和优化。具体地，您可以使用已经训练好的CNN模型或者自己构建CNN模型，并通过迭代训练来不断优化模型，提高超分辨率重建效果。
图像超分辨率重建（SRCNN算法）
11-26
本文将深入探讨SRCNN算法的原理、实现及在MATLAB中的应用。 SRCNN是最早的端到端深度学习模型之一，用于解决超分辨率问题。传统的方法通常采用插值或其他图像处理技术，但这些方法往往无法恢复图像的细节。而SRCNN...
SRCNN,，matlab实现
03-06
这里主要讲深度学习用在超分辨率重建上的开山之作SRCNN。超分辨率技术（Super-Resolution）是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像，在监控设备、卫星图像和医学影像等领域都有重要的应用价值。SR可分为两类:从多张低分辨率图像重建出高分辨率图像和从单张低分辨率图像重建出高分辨率图像。基于深度学习的SR，主要是基于单张低分辨率的重建方法，即Single Image Super-Resolution (SISR)。 SR方法主要可以分为四种模型：基于边缘，基于图像统计，基于样本（基于补丁）的方法。本文的SRCNN网络结构非常简单，仅仅只有三层网络就是实现了SR。网络结构如下图所示：
SRCNN算法的MATLAB实现及一些个人尝试.zip
03-23
MATLAB实现SRCNN算法，原代码实现的重建图像是灰度图像，利用YCbCr通道将其改为彩色图像，并对PSNR的计算和验证做了一点尝试。
SRCNN代码（MATLAB）
03-17
The running time reported in the paper is from C++ implementation. This Matlab version is a re- implementation, and is for the ease of understanding the algorithm. This code is not optimized, and the speed is not representative. The result can be slightly different from the paper due to transferring across platforms.
用卷积滤波器matlab代码-srcnn:SRCNN的TensorFlow实现
05-21
用卷积滤波器matlab代码Tensorflow中的SRCNN 基于深度卷积网络的图像超分辨率的Tensorflow实现。 GT 双三次 神经网络 实施细节 我们的实现使用TensorFlow训练SRCNN。 我们使用了与本文所述几乎相同的方法。 我们使用91个图像数据集训练了网络，并在训练时使用Set5数据集进行了验证。 在测试时，为了获得相同的放大倍数2、3和4的结果大小，我们将测试图像裁剪为12，即最小公倍数。 另外，我们将地面实况的边界和双三次内插测试图像填充了6，以使其尺寸与SRCNN结果相同。 根据该论文，在放大系数为3的Set5上，最佳性能是滤波器大小为9-5-5和ImageNet训练数据集时的平均PSNR值为32.75dB，但我们的目标是32.39dB ，这是在经过验证时的平均PSNR值该模型使用91个图像数据集，9-1-5滤镜大小和Y进行训练。 在训练了12,500个纪元之后，我们得到了相同的值32.39dB 。 给出了具有91个图像训练数据集和放大系数为3的预训练模型。 请注意，我们使用Y通道进行了训练和测试。 如果要使用3通道（YCbCr或RGB）进行训练和测试，
【图像处理】基于ART算法实现图像重建matlab源码
m0_60703264的博客
06-29 2339
英文名称为Algebraic reconstruction technique：即代数重建算法 代数重建技术(ART)是一种用于计算机层析成像的迭代重建技术。它从一系列的角度投影(正弦图)中重建一幅图像。Gordon、Bender和Herman首次证明了它在图像重建中的应用。而这种方法被称为数值线性代数中的Kaczmarz方法。相对于其他重建方法(如滤波反投影)，ART的一个优点是，将先验知识(...
使用Matlab实现SRCNN图像重建与超分辨率模型训练
资源摘要信息:"通过使用Matlab源码和Caffe深度学习框架，本文介绍了如何训练和测试SRCNN模型，以便进行图像重建和超分辨率处理。SRCNN模型是一种通过深度学习实现图像从低分辨率到高分辨率映射转换的技术。本文还...
SRCNN train_SRCNN_SRCNN复现matlab_SRCNN的matlab版_深度学习_深度学习matlab_
10-03
《基于MATLAB的SRCNN深度学习实现详解》 在计算机视觉领域，超分辨率重建（Super-Resolution Convolutional Neural Network, SRCNN）是一项重要的技术，它致力于提升图像的分辨率，从而提供更清晰的视觉体验。SRCNN...
MATLAB实现彩色图像SRCNN算法及其PSNR验证
综合以上信息，我们了解到文件集涉及到深度学习、图像处理以及MATLAB编程等领域的知识，具体到 SRCNN算法的实现细节和图像超分辨率的应用。文件中还包含了多个脚本文件，用于演示、实验和验证等，说明这是一个相对...
图像重建技术matlab代码实现
01-24
图像重建技术matlab源代码，原文件为一个老鼠的图片，经重建后达到比较好的效果，入口为test
图像重建迭代算法matlab
11-05
matlab编写的图像重建迭代算法，ART重建，给出了重建结果。
srcnnmatlab代码-SRCNN-tensorflow:使用Tensorflow实现图像超分辨率算法SRCNN
06-02
srcnn matlab代码SRCNN-张量流 概述 SRCNN 算法的实现。 官方网站上的原始Matlab和Caffe可以找到。 文件 测试/：测试数据集 train/：训练数据集 main_process.py：主要训练/测试文件 srcnn_model.py：定义srcnn模型类 utils.py：数据预处理函数 preprocess.m：预处理训练/测试图像，包括图像裁剪和归一化（ Matlab 代码） modcrop.m：裁剪适合特定比例的尺寸（ Matlab 代码） 用法 用于训练， python main_process.py 用于测试， python main_process.py --is_train False --extract_stride 21 结果 去做 参考 原论文： 部分代码基于这个库，scipy 实现了图像预处理。
超分辨率matlab代码-SRCNN-Keras:通过Theras作为后端通过Keras实现SRCNN。为了与已发表的作品进行合理的比较，ma
05-26
超分辨率matlab代码SRCNN-Keras 在python和matlab中使用'bicubic'作为选项的resize函数是不同的，并且最近发表的论文通常使用matlab来生成低分辨率图像 通过以Theano为后端的Keras实现SRCNN。 为了与已发表的作品进行合理的比较，Matlab的imresize函数生成了低分辨率的图像。 使用预先训练的模型 在“测试”文件夹中运行SRCNN_test.m（训练集为Yang91）放大系数= 3 训练 注意：更多数据和更好的结果 使用Matlab生成培训补丁 使用Keras和Theano作为后端来训练SRCNN模型 将Keras模型转换为.Mat以使用Matconvnet进行测试 如何训练您的模型？ 生成训练补丁 运行SRCNN.py以产生SRCNN模型 首先运行load_save.py，然后运行save_model.m以生成Matconvnet模型 与原始实施的差异 使用Adam优化网络以实现快速收敛 依存关系 ，，。 如果该代码对您有帮助，请引用此文章：“使用深度卷积网络的图像超分辨率”。 笔记 此代码基于Keras-1。
matlab插值代码解释-SRCNN:Pytorch和Matlab撰写的论文《学习深度卷积网络以实现图像超分辨率》（ECCV2014）
05-26
matlab插值代码解释神经网络 该项目是Pytorch撰写的《学习深度卷积网络以实现图像超分辨率》（ECCV 2014）的论文的复制件。 依存关系 Matlab 2016 火炬1.0.0 解释 论文作者url：提供的一些Matlab代码。 使用两种语言进行项目的主要原因是因为双三次插值的实现方式不同，这导致使用PSNR标准时结果的差异更大。 概述 网络概述： 用法 使用./data_pro/generate_train.m生成train.h5。 使用./data_pro/generate_test.m生成test.h5。 乘坐train.py火车： python train.py 将Pytorch模型.pkl转换为Matlab矩阵.mat。 （weights.pkl-> weights.mat） python convert.py 使用./test_link/get_result.m获取PSNR结果并重建RGB图像。 结果 使用./model/weights.mat可以得到结果： Set5平均：重建PSNR = 32.44dB VS双三次PSNR = 30.39dB Set14平均：
srcnn+matlab版本,实现SRCNN
weixin_39765588的博客
04-07 744
文字简单实用，上面这个也是转载的，最初的作者找不到了，感谢分享！本次实验是实现SRCNN。windows下的caffe框架为caffe-master.zip，直接解压即可，要用到caffe提供的matlab接口，参考https://blog.youkuaiyun.com/jiangjieqazwsx/article/details/53292326(提示matlab的版本选2013及其以上版本的，matlab...
SRCNN的matlab源代码
weixin_42596214的博客
02-10 212
SRCNN的matlab源代码可以在网上查找和下载，有许多研究者和开发者提供了不同版本的SRCNN代码。例如，您可以在GitHub上搜索"SRCNN matlab"以获得多个可用版本。请注意，由于代码版权原因，您应该仔细阅读源代码的使用许可证，并确保您遵守相关法律法规。 ...
【图像重建】基于极限学习机实现图像重建附matlab代码
matlab_dingdang的博客
09-24 735
本文采用 ELM 网络求解 ECT 非线性正问题，以提高求解精度，再将其与传统 Landweber 迭代算法相结合，进行图像重建，算法原理框图如图 3 所示，为叙述方便，将该方法记为 ELM-Landweber 算法。智能优化算法。
srcnn matlab 代码,Training-code-for-SRCNN 超分辨卷积神经网络，深度学习，MATLAB代 获取 的训练数据 Other windows programs 其他小程序...
weixin_36044301的博客
03-22 351
文件名称: Training-code-for-SRCNN下载 收藏√ [5 4 3 2 1]开发工具: matlab文件大小: 19159 KB上传时间: 2016-05-13下载次数: 0提 供 者: cdq481详细说明：超分辨卷积神经网络，深度学习，MATLAB代码，获取深度学习的训练数据-Super-resolution convolution neural networ...
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