图像超分

该资源提供基于 PyTorch 平台的 SRCNN 图像超分辨率深度学习模型，包括： 网络模型 训练代码 测试代码 评估代码 (可计算 RGB 和 YCrCb 空间下的峰值信噪比 PSNR 和结构相似度) 预训练权重

四阶超混沌映射具备优秀的随机性和复杂度，应用于图像加密解密领域，能够实现对图像信息的高效保护，并展现出良好的加密效果。

这是一个Matlab代码集合，专注于超分辨率、除雾、去模糊、去噪、修复、色彩增强和提亮等低级视觉处理。除雾功能由...编写，去模糊由...编写，去噪由...编写，修复由...编写，色彩增强由...编写，提亮肤色由...编写，超分辨率由...编写。此外，还包括图像质量评估指标如PSNR、SSIM、VIF、FSIM和NIQE。特此感谢所有参与图像和视频质量评估算法的作者。

利用背景差分技术从图像中提取目标，并对经过中值滤波处理的图像进行像素高度测量。背景差分是一种有效的方法，用于分离目标与其周围环境，进而精确测量目标的垂直尺寸。

利用Matlab开发的图像超分辨率程序，采用稀疏表示和正则化优化技术，能够显著提高图像质量。

该方法近似帕累托边界的超体积。首先，它在乌托邦和反乌托邦定义的超长方体中生成随机样本点。其次，统计前沿占优的样本数。超体积近似使用“支配点数/总点数”的比率。选择离边界较远的乌托邦和反乌托邦点至关重要，否则超体积可能会偏低（如果乌托邦点过远）或过高（如果反乌托邦点过远）。超出参考点边界的点不会计入近似中，例如反乌托邦在边界之上或乌托邦在边界之下时，超体积为0。

Matlab 图像差分方法用于检测背景和前景变化，进而实现目标追踪。通过差分处理，可以有效 去除目标过小的差异区域，提升目标识别的准确性。此方法适用于动态监控视频中的目标检测，尤其是在背景变化较大的情况下。

超分辨率是一项关键的图像处理技术，通过增加图像像素数来提高图像清晰度和细节，以产生视觉上更高质量的图像。在计算机视觉中，超分辨率广泛用于图像增强、视频处理和医疗影像分析等领域。Set5数据集是一个基准测试集，由Christian Timmermann等人于2011年创建，用于评估和比较各种超分辨率算法的性能。数据集包含5个高分辨率自然图像，涵盖复杂纹理和结构，能够全面测试算法能力。虽然Set5数据集规模较小，但与其他数据集如Set14和BSD100结合使用，可广泛验证算法在不同图像样本上的表现。

Matlab实验室发布的视频均配备完整可运行的源代码，简单易用，特别适合初学者； 1、主要包括主函数：main.m；相关调用函数：其他m文件；无需多余操作即可实现功能； 2、兼容Matlab 2019b版本；如出现问题，请根据提示进行调整；如需要帮助，请联系作者； 3、操作简易，仅需三步即可完成：步骤一：将所有文件置于当前Matlab工作目录；步骤二：双击打开main.m文件；步骤三：点击运行，等待程序完成； 4、如需更多仿真或其他服务，请联系作者或扫描视频中的QQ名片； 4.1提供博客或资源的完整代码4.2支持期刊或文献的复现4.3定制化Matlab程序4.4欢迎科研合作

这个数据库可以详细查到IP地址所属网吧信息。