PyTorch implementation of 1712.06087 "Zero-Shot" Super-Resolution using Deep Internal Learning

针对传统深度图超分辨率重建算法需要人工提取特征、计算复杂度较高且不容易得到合适表示特征的问题, 提出一种基于卷积神经网络(CNN)的深度图超分辨率重建算法。该算法不需要提前对特定的任务从图像中提取具体的手工特征, 而是模拟人类的视觉系统对原始深度图进行层次化的抽象处理以自主地提取特征。该算法直接进行从低分辨率深度图到高分辨率深度图的映射学习。映射由7个卷积层和1个反卷积层联合实现。卷积操作学习丰富的图像特征, 而反卷积实现上采样重建高分辨率的深度图。Middlebury RGBD数据集的实验结果表明, 该模型得到的峰值信噪比(PSNR)较传统双三次插值算法平均提高了2.7235 dB, 均方根误差(RMSE)平均降低了0.098; 与经典CNN算法相比, PSNR平均提高了1.5244 dB, RMSE平均降低了0.043。

大数据-算法-被动毫米波成像超分辨算法研究.pdf

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通过自适应线搜索实现多图像超分辨率的快速收敛策略

翻译

图像处理测试数据集BSD100

matlab如何敲代码此代码基于python3.0。此代码表示高光谱图像的超分辨率方法 如何使用它？ 在main.py路径下打开CMD命令，然后根据训练顺序依次执行train_srresnet.sh，train_srganc.sh，test_srganc.sh。 用笔记本打开这些文件，将“ Python”之后的部分复制到CMD，然后按Enter执行。 我们从matlab中准备训练数据和测试数据，这些数据来自高光谱图像：华盛顿特区的购物中心，数据位于“数据”路径下，并且有很好的依据。 如何处理设置？ 您需要设置的所有参数都在main.py中，根据您的培训需要更改变量“ Flags” 参数设置功能：（1）3DSRResnet模型：需要设置以下变量：Out_putdir模型：输出位置和文件名，默认为当前目录summary_dir：培训过程日志存储，默认情况下与output_dir相同，默认情况下位于该日志下output_dir的任务：SRResnet Batch_size：不需要忽略，默认为1倍和1张图片Num_resblock：建议小于或等于8 learning_rate：此变量是可调的，

本文介绍如何使用SwinIR和预训练模型实现图像的超分。