文件名称：matlab保存图片的代码-PSNR_metric:计算PSNR的细节
文件大小：5.27MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 00:13:14
系统开源
matlab保存图片的代码PSNR_metric 在超分辨率研究中，计算PSNR是一项非常重要的任务，因为PSNR是最常用的指标之一。 但是早期的研究都是在matlab上进行的，还包括用于计算PSNR和预处理（双三次下采样和上采样）的代码。 由于当前大多数主流深度学习框架都是基于python的，因此我需要用python重新编写计算PSNR和预处理代码。 多亏了中的工作，它成功地在Matlab中重现了函数imresize（） 。 此代码用于对图片进行下采样和上采样。 而且我发现，在处理双精度类型时，重现代码非常成功，但是在处理uint8类型时却存在一些问题（我只测试了bicubic的一部分）。 原因尚不清楚。 我的PSNR计算代码基于的Matlab版本代码。 稍后，我将绘制一个有关计算PSNR的流程图，并将其放在github上。 如何使用 Set5已准备好进行测试。 简要地说，您需要使用./matlab_code和./matlab_imresize-master中的代码生成的图片，并将它们放入./PSNR中以计算PSNR。 您可以阅读每个代码过滤器中的readme.md ，我会详细记录如
【文件预览】：
PSNR_metric-master
----Set5()
--------bird.png(118KB)
--------butterfly.png(125KB)
--------woman.png(116KB)
--------head.png(111KB)
--------baby.png(363KB)
----matlab_imresize-master()
--------test()
--------imresize.py(5KB)
--------__pycache__()
--------LICENSE(1KB)
--------__init__.py(0B)
--------README.md(4KB)
----matlab_code()
--------uint8()
--------img_test_and_save.m(875B)
--------readme.md(1KB)
--------normal_generate_bicubic_and_test.m(1KB)
--------abnormal_generate_bicubic_and_test.m(1KB)
--------double()
--------read_exist_img_test.m(897B)
----README.md(2KB)
----PSNR()
--------readme.md(900B)
--------bicubic.py(2KB)
--------PSNR.py(2KB)