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Unity分辨率抗锯齿插件MadGoat SSAA Resolution Scale v2.0.8 仅供学习，请勿商用。

深度学习音频超分辨率 这是我的数据科学硕士学位论文项目。 抽象的 音频超分辨率是从低频预测给定信号缺少的高频成分的问题。 最近的一些研究表明，通过将音频超分辨率建模为回归任务，深度学习算法能够取得显着效果。 文献中已经提出了各种各样的方法，包括卷积和递归体系结构以捕获音频帧之间的局部和长期依赖性。 此外，一些研究表明，通过利用傅立叶变换操作作为神经网络配置的组成部分，不仅可以在时间上，而且可以在频域上处理输入信号，可以实现显着的改进。 本项目的目的不仅是要研究这些方法，而且要以有原则的方式将它们结合起来，以探索一种新颖的模型架构。 介绍 本文的重点是在受到一些最新技术启发的情况下，实现一种新颖的模型体系结构。 这项工作中大多数提议的方法都源于以下两项研究： 索耶·比恩鲍姆（Sawyer Birnbaum）等。 “临时电影：用特征明智的调制捕获远程序列依赖性”。 于：神经信息处理系统的进展

hsi matlab代码使用线性回归的快速高光谱图像超分辨率 C语言实现 此版本的C语言实现是在Linux上开发的。 内部使用Intel Math Kernel Library（MKL）和Matlab R2014a extern库。 请确保您的计算机上正确安装了这两个依赖项。 使用Makefile编译计算机上的源代码，但是需要根据您的安装修改MKL和Matlab路径（我们的MKL位于/ usr / opt，Matlab位于/ usr / local。）。 我们的方法的实现包含在hss_lr.c中，该文件明确要求低空间分辨率高光谱图像（LR-HSI），高空间分辨率多光谱图像（HR-MSI）和降级算子（D）。 输出为高空间分辨率高光谱图像（HR-HSI）。 在我们的演示（LR_C.c）中，我们分别在CAVE，Havard和ICVL数据集上测试了我们的方法。 Matlab实现 LR_latest * .M包含了我们对不同贴片尺寸的方法，即，2 2，4 4，8×8，16 16，32×32的执行。 为使代码正常运行，请将* .m移到字典依赖项中。

调整后的锚定邻域回归（A +）方法是用于单幅图像超分辨率的最新方法之一。 A +方法的一个重要的隐含假设是，与相似的低分辨率（LR）图像块相对应的高分辨率（HR）图像块也必须相似。 因此，HR补丁空间和LR补丁空间中的邻域回归可以共享相同的代表系数。 但是，由于超分辨率问题的不适性，该假设通常是无效的，并且非相似的HR样本色块通常共享较大的代表系数。 为了解决这个问题，我们建议通过将高分辨率的基于相似度的调整权重引入HR表示系数来改进A +方法，以减少这些非相似HR样本补丁的影响。 在超分辨率处理之前，这些调整权重以低的计算成本被合并到投影矩阵中。 数值结果表明，该方法能够以较低的计算成本有效地提高A +方法的性能。

superresolution_v_2.0.zip（包含POCS） 图像超分辨率MATLAB实现 一个完整的系统 很好的参考

，梁静云， ，瑞士苏黎世联邦理工学院 [] :sparkles: 一些直观的例子： ; ; ; ; 测试代码 （从或下载以下模型）。 RRDB.pth ---> ESRGAN.pth ---> FSSR_DPED.pth ---> FSSR_DPED.pth ---> RealSR_DPED.pth ---> RealSR_JPEG.pth ---> BSRNet.pth :seedling: BSRGAN :seedling: 大意 设计一个新的降级模型以合成用于训练的LR图像： 1）使模糊，下采样和噪点更加实用 模糊：来自HR空间和LR空间的各向同性和各向异性高斯核的两个卷积 下采样：最近，双线性，双三次，下采样 噪声：高斯噪声，JPEG压缩噪声，处理过的相机传感器噪声 2）降级混洗：我们执行随机混洗的降级以合成LR图像，而不是使用常用的模糊/下采样/降噪管道 关于建议的降级模型的一些注意事项： 降级模型主要用于

Multi-channel / high bit resolution formats, 2001-12-04

matlab代码二次插值超分辨率收藏 最新的超分辨率方法的集合。 :sparkles: 欢迎提出建议和合作〜 图像超分辨率论文列表 SRCNN ：使用深度卷积网络的图像超分辨率[] [] [] FSRCNN ：加速超分辨率卷积神经网络[] [] [] EDVR ：具有增强的可变形卷积网络的视频恢复[] [] ESRGAN ：增强的超分辨率生成对抗网络[] [] PAN ：使用像素注意力的高效图像超分辨率[] [] ClassSR ：通过数据特征加速超分辨率网络的通用框架[] [] 视频帧插值论文列表 增强型二次视频插值（ECCVW2020，AIM2020 VTSR挑战赛冠军）