超分辨率重建邻域嵌入部分代码

最新推荐文章于 2025-03-15 22:48:59 发布
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分类专栏： 代码解读 文章标签： 超分辨率重建 matlab代码 邻域嵌入
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/weinidakaishijian/article/details/75661449
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这是一个MATLAB实现的超分辨率重建邻域嵌入算法，通过计算低分辨率图像块与训练集之间的距离，找到最近的邻居，并进行特征向量恢复，最终得到高分辨率图像块的特征向量。

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超分辨率重建邻域嵌入部分代码Super-Resolution Through Neighbor Embedding

%NE算法



function [YT,U,neighborhood] 

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超分辨率重建：邻域嵌入部分代码
LxtCoder的博客
09-17 93
其中，邻域嵌入是超分辨率重建的关键步骤之一，它通过将图像块转换为其在高分辨率域中的对应表示来实现。在本文中，我们将详细介绍邻域嵌入的实现过程，并提供相应的源代码。需要注意的是，上述代码仅展示了邻域嵌入的基本实现过程，并未包含超分辨率重建的完整流程。在实际应用中，通常需要将邻域嵌入与其他步骤（如上采样、重建网络等）结合使用，以实现更准确和高质量的超分辨率重建效果。方法，将输入图像块传递给模型，并得到邻域嵌入的结果。通过打印嵌入结果的形状，我们可以查看嵌入后的图像表示的维度信息。最后，我们通过调用模型的。
基于邻域嵌入的超分辨率重建
MhgCobol的博客
09-23 256
该方法的核心思想是将低分辨率图像中的每个像素表示为其在高分辨率图像中的邻域像素的加权和。具体而言，对于给定的低分辨率输入图像，首先构建一个邻域嵌入字典，其中包含高分辨率图像的局部邻域样本。然后，通过计算低分辨率图像中的每个像素与邻域嵌入字典样本之间的相似性，并利用相似性权重，将邻域嵌入字典样本线性组合起来，生成高分辨率图像的估计结果。实现了基于邻域嵌入的超分辨率重建算法，其中使用最近邻算法找到与输入图像相似的局部邻域样本，并对其进行线性组合以重建高分辨率图像。用于提取图像的局部邻域样本，函数。
邻域嵌入的超分辨率matlab代码
10-30
基于邻域嵌入的超分辨率matlab代码，训练图为2张图片
超分辨率重建经典方法——Super-Resolution Through Neighbor Embedding
weixin_37583170的博客
01-05 1万+
超分辨率重建比较早的经典算法——Neighbor Embedding，读文章做的笔记，其中重要部分都翻译出来了。
【信号处理】用于非线性时间序列预测的稀疏局部线性和邻域嵌入附Matlab代码
最新发布
m0_57702748的博客
03-15 598
非线性时间序列预测是信号处理领域中的一个重要且具有挑战性的课题。由于现实世界中的许多动态系统都呈现出复杂的非线性行为，因此传统的线性模型往往无法有效地捕捉其内在规律并进行准确预测。近年来，基于流形学习的局部线性方法，尤其是邻域嵌入（Neighborhood Embedding, NE）和局部线性嵌入（Locally Linear Embedding, LLE），在非线性时间序列预测中展现出强大的潜力。
基于邻域嵌入的超分辨率重建1
qq_32790593的博客
08-28 397
https://blog.youkuaiyun.com/to_xidianhph_youth/article/details/10134805
基于邻域嵌入的超分辨率方法理解与实现
qq_32790593的博客
06-22 892
<link rel="stylesheet" href="https://csdnimg.cn/release/blogv2/dist/mdeditor/css/editerView/ck_htmledit_views-b5506197d8.css"> <div id="content_views" class="markdown_views"> <svg xmlns="http://www.w3.org/2000...
保持邻域嵌入算法也就是NPE算法的MATLAB代码
05-28
保持邻域嵌入算法的matlab代码，可以根据需要选择监督或非监督的情形，运行改程序。
基于邻域的图像嵌入超分辨算法
07-29
本文介绍了一种将低分辨放大为高分辨图像的方法
ICLR 2022 || 通过邻域/度/初始特征重建的等图自编码器
数据派THU
03-19 379
来源：深度学习与图网络 本文为论文，建议阅读5分钟该论文提出了一种新的图表示学习方法。Graph Auto-Encoder via Neighborhood Wasserstein Rec...
无监督学习-邻域嵌入方法|深度学习（李宏毅）（十八）
weixin_42431920的博客
02-01 939
一、概述流形学习（Manifold Learning）是指通过从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现降维或者数据可视化。拿地球举例来说...
无监督学习：邻域嵌入方法（Neighbor Embedding）
dugudaibo的博客
01-16 6606
1. 流形学习 (Manifold Learning)   流形学习（manifold learning）是机器学习、模式识别中的一种方法，在维数约简方面具有广泛的应用。它的主要思想是将高维的数据映射到低维，使该低维的数据能够反映原高维数据的某些本质结构特征。流形学习的前提是有一种假设，即某些高维数据，实际是一种低维的流形结构嵌入在高维空间中。流形学习的目的是将其映射回低维空间中，揭示其本质[1
CVPR2020超分辨率重建论文阅读笔记
full_adder的博客
03-11 2107
为什么要进行超分辨率重建： 1.视觉效果不吸引人 2.影响下游方法使用，如分割等 3.电子显示产品分辨率提高，需要更高分辨率的图像 超分辨率重建问题面临难点和存在问题如下： 1.病态问题：一对多，同样的LR图像对应无数解 2.MSE指标可能导致结果平滑，且没有关注纹理关系信息 3.下采样方式常为预设，不能够适配现实情况 4.成对低高分辨率图像难以获得 一. PULSE： 文章 PLUSE:Self-Supervised Photo Upsampling via Latent Space Expl.
ESRGAN:增强型超分辨率生成对抗网络（Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Networks）论文笔记
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                                  ESRGAN:增强型超分辨率生成对抗网络 论文原文：https://arxiv.org/abs/1809.00219 摘要： 超分辨率生成对抗网络（SRGAN）[1]是能够在单幅图像超分辨率期间生成真实感纹理的一项重要工作。然而，幻觉的细节往往伴随着令人不快的伪影。为了进一步提高视觉质量，我们深入研究了SRGAN网络体系结构...
Note《Anchored Neighborhood Regression for Fast Example-Based Super-Resolution》
达哥是超人的博客
03-21 2638
Note： Anchored NeighborhoodRegression for Fast Example-Based Super-Resolution   1.        Abstract a)        Propose fast super-resolutionmethods while making no compromise on quality
推荐系统-基于邻域的算法
zhengjihao的博客
01-03 1215
最近在看项亮的《推荐系统实践》，文章只有只有代码片段，没有完整的代码。所以在原有代码之上，根据书籍介绍的内容，还原了部分代码。 UserCF算法（基于用户的协同过滤算法）： 令N(u)N(u)表示用户uu的正反馈的物品集合，令N(v)N(v)表示用户vv的正反馈物品集合。那么Jaccard相似度为： wuv=|N(u)∩N(v)||N(u)∪N(v)|w_{uv} = \frac{|N(u)
用于图像分类的位置约束线性编码（LLC）模型
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超分辨率 Super-Resolution资源汇总
zkple的博客
10-30 1415
超分辨率论文资源汇总截至2019
邻域嵌入超分辨率技术实现与Matlab代码解析
在此基础上发展起来的邻域嵌入超分辨率技术，主要是通过在高维空间中对低分辨率图像进行嵌入，并在低维空间中找到高分辨率图像的嵌入表示，来实现对低分辨率图像的重建。 接下来，我们来看看基于邻域嵌入的超分辨率...
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