文件名称：matlab代码30行-RAISR:实现“快速准确的图像超分辨率”
文件大小：7.09MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-15 09:33:41
系统开源
matlab代码 30行 实现论文：Y. Romano, J. Isidoro, and P. Milanfar, "RAISR: Rapid and Accurate Image Super Resolution" 环境：Matlab R2016a 直接运行 runRAISRTest.m 就能完成训练和测试的全过程。可以直接更改 scale 和 LR_patch_size 的值，训练代码能根据给定的这两个参数来进行新的训练。 RAISR 的训练过程较长，因为要从插值后的 HR 图像中提取 patch，大概需要 3-4 小时。训练好的结果已经保存在 RAISR_result 文件夹下，直接把 runRAISRTest.m 的 22、23 行注释掉就能直接进行测试。 结果 用的 patch_size 为 11，scale 为 3，从训练图像中提取出了 7000w 的 patch 进行训练。 计算时间在 MacOS, 2 GHz Intel Core i5, 8 GB 1867 MHz LPDDR3 下进行测试得出；其中用的 Bicubic 方法为自己实现的，没有实现 Antialiasi
【文件预览】：
RAISR-master
----src()
--------RAISR()
--------bicubic()
--------helper()
--------index()
--------runRAISRTest.m(3KB)
----RAISR_result()
--------filters.mat(1.74MB)
----README.md(3KB)
----Set14()
--------lenna.bmp(768KB)
--------comic.bmp(265KB)
--------man.bmp(768KB)
--------foreman.bmp(297KB)
--------flowers.bmp(530KB)
--------zebra.bmp(672KB)
--------face.bmp(223KB)
--------barbara.bmp(1.19MB)
--------baboon.bmp(703KB)
--------monarch.bmp(1.13MB)
--------coastguard.bmp(297KB)
--------ppt3.bmp(1017KB)
--------bridge.bmp(257KB)
--------pepper.bmp(768KB)