超分辨率重建

沃达德软件

视频侦查图像清晰化技术智能视频图像模糊处理，用于视频侦查过程中对模糊视频图片进行清晰化处理，解决视频图像中关键信息模糊的难题，通过增强视频图像画面关键细节，恢复视频图像中有价值的信息，满足视频侦查实战需求。智能视频图像模糊处理，包括人脸模糊处理、车牌模糊处理、视频图像增强算法、视频图像增强、视频增强、系统管理。 #视频侦查#视频图像处理#视频分析#视频AI分析识别#视频图像识别#视频监控#安防监控

二维码超分辨率重构-数据集及训练框架概述开源二维码数据集 qr-codes数据集下载后，可参考using-srgan-for-qr-code-enhancement 进行增强处理；

图像超分辨率重构-SRGAN 论文解读SRGAN 源代码：https://github.com/leftthomas/SRGAN.git SRGAN 论文：https://arxiv.org/abs/1609.04802

沃达德软件

模糊图像处理系统功能解析模糊图像智能处理系统，针对各种降质影像进行恢复，去除模糊噪声干扰、提升图像质量，突出影像细节，以辅助挖掘图像中的有用信息，如车辆牌照号、人脸信息、身高信息等。支持照度校正、几何校正、色偏校正、环境问题处理、特定模糊处理、色彩查看处理、色彩增强处理等功能。同时，具有视频浓缩、关联搜索、视频增强等智能化功能，有效提高视频审阅速度。 #视频分析#图像处理#视频图像处理#视频监控#安防监控#人脸识别#视频增强

即插即用系列 | CVPR 2025 CATANet：一种用于轻量级图像超分辨率的高效内容感知 Token 聚合网络论文题目：CATANet: Efficient Content-Aware Token Aggregation for Lightweight Image Super-Resolution

超分辨率重建（论文精读） | CVPR 2025 LSRNA：利用隐空间超分与噪声对齐，打破扩散模型生成 4K 图像的效率瓶颈论文标题：Latent Space Super-Resolution for Higher-Resolution Image Generation with Diffusion Models

超分辨率重建（代码实践） | CVPR 2025 LSRNA：利用隐空间超分与噪声对齐，打破扩散模型生成 4K 图像的效率瓶颈论文标题：Latent Space Super-Resolution for Higher-Resolution Image Generation with Diffusion Models

超分辨率重建 | 2025 FIWHN：轻量级超分辨率 SOTA！基于“宽残差”与 Transformer 混合架构的高效网络（代码实践）论文名称：Efficient Image Super-Resolution with Feature Interaction Weighted Hybrid Network

超分辨率重建 | CVPR 2024 DarkIR：轻量级低光照图像增强与去模糊模型（代码实践）论文名称：DarkIR: Robust Low-Light Image Restoration论文原文 (Paper)：https://arxiv.org/pdf/2412.13443 官方代码 (Code)：https://github.com/cidautai/DarkIR

计算机科研狗@OUC

(NeurIPS25) Spiking Meets Attention: 基于注意力脉冲神经网络的高效遥感图像超分辨率重建(NeurIPS25) Spiking Meets Attention: Efficient Remote Sensing Image Super-Resolution with Attention Spiking Neural Networks

AddSR: 利用对抗扩散蒸馏技术加速基于扩散模型的盲超分辨率重建作者: Ying Tai, Rui Xie∗, Chen Zhao, Kai Zhang, Zhenyu Zhang, Jun Zhou, Jian Yang 发表期刊: Pattern Recognition 论文地址: https://doi.org/10.1016/j.patcog.2025.113012

万字长文警告！一次性搞定GAN（生成对抗网络）：从浅入深原理级精析 + PyTorch代码逐行讲解实现生成对抗网路（GAN, Generative Adversarial Network）的出现，不仅仅是机器学习领域的一项技术突破，更像是一场创造力革命。它从根本上改变了我们对机器创造能力的认知，为人工智能、计算机视觉、艺术创作乃至科学研究带来了颠覆性的影响。

超分辨率重建：从SRCNN到SwinIR的技术演进与突破超分辨率重建（Super Resolution, SR）作为计算机视觉领域的核心图像增强任务，核心目标是将低分辨率（Low Resolution, LR）图像转化为高分辨率（High Resolution, HR）图像，同时还原细节纹理、保持语义一致性——如同将一幅模糊的草稿画精修成高清画作，既要补全缺失的笔触（细节特征），又要贴合原图的风格与结构（语义一致性），实现“高清化”与“真实化”的双重目标。从早期依赖简单卷积的SRCNN，到基于生成对抗网络的ESRGAN，再到融合Transformer全局优势的

鹅毛在路上了

MambaIRv2-大尺寸SR分块推理脚本针对大尺寸的图像进行超分容易爆显存，可以通过预估显卡显存，选择合适的尺寸先分块再拼接的方式处理，针对拼接边缘容易存在的分割线条，通过线性渐变加权重叠区域缓解拼接痕迹。

MATLAB基于CNN的图像超分辨率重建实现本系统在MATLAB平台上实现了基于CNN的图像超分辨率重建，支持SRCNN、EDSR、RCAN等主流模型架构，包含数据预处理、模型训练、性能评估全流程。系统采用Deep Learning Toolbox构建网络，支持GPU加速训练，可实现2×/4×/8×超分辨率重建。

MATLAB中基于CNN实现图像超分辨率重建在MATLAB中基于CNN实现图像超分辨率重建，主要有使用预训练模型和从零训练自定义网络两种路径。这是最快捷的方法。MATLAB提供了在大型数据集上预训练好的VDSR网络，能直接用于2倍、3倍、4倍等常见倍率的超分。

聊天QQ:27699885

搭建Matlab风光柴储混合微电网储能电池系统互补能量管理Simulink模型基于matlab风光柴储混合微电网储能电池系统互补能量管理simulink模型包含风机，光伏，储能，柴油机等系统实现能量相互协调。波形完美，模型质量！

基于MATLAB的传统插值法实现超分辨率重建基于MATLAB的传统插值法实现超分辨率重建，包含三种经典插值算法的代码实现与性能对比预处理增强后处理优化

【图像超分】论文复现：轻量化超分 | RLFN的Pytorch源码复现，跑通源码，整合到EDSR-PyTorch中进行训练、测试论文题目:Residual Local Feature Network for Efficient Super-Resolution

这张生成的图像能检测吗

（论文速读）Prompt-Free Diffusion：告别提示工程的烦恼论文题目：Prompt-Free Diffusion: Taking “Text” out of Text-to-Image Diffusion Models（无提示扩散:从文本到图像的扩散模型中提取“文本”）