文件名称：GCP-Net:“用于真实爆裂图像的绿色通道优先联合降噪和去马赛克”的代码
文件大小：373.03MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-13 12:12:55
Python
与绿通道先验后联合去噪和去马赛克 实施我们的GCP-Net。 Arxiv： ：//arxiv.org/abs/2101.09870 测验 预训练模型： 存储在 测试Vid4和REDS4： 将test.py中的data_mode设置为'REDS4'和'Vid4'，默认噪声级别被设置为本文提到的'高噪声级别'。 python /codes/test.py 需要注意的是：为了节省空间，我们仅放置REDS4和Vid4的子集，请在官方网站和下载完整的测试集。 更多细节可以 测试实际捕获的图像： SC_burst（智能手机突发）数据集：我们使用智能手机捕获了16个突发图像，并将场景00的一个突发放入。 我们统一了原始格式，并将SC_burst保存在“ .MAT”中，原始数据和元数据存储在其中。 整个数据集：，密码为d8u8。 拜耳模式：我们的模型仅使用RGGB进行训练。 因此，在测试