SRCNN作者董建超提供的Test code
(http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SRCNN.html)
demo_SR
1读取ground truth image (imread;Set5或Set14)
以Set/butterly_GT.bmp为例(2562563)
2.设置放大参数(2,3,4);选择model
model 是9-5-5或9-1-5或9-3-5,每个文件下有放大倍数的.mat文件,保存的是每层的weights and biases
3. - work on illuminance only;
modcrop;
4.bicubic interpolation (缩小后放大)
5.调用SRCNN函数
6.remove border(shave function)
7.compute PSNR
8.show results (bicubic interpolation , SRCNN reconstruction)
modcrop
- 输入是亮度channel
- 判断是否是灰度图像:
将图像维度变成scale的整数倍
SRCNN
1.输入是双三次放大后的图像im_b
2.load(model)
3.进行conv1,conv2,conv3
用到MATLAB的imfilter(实现卷积计算的W*X),max(卷积结果加bias,0)实现relu功能
注意:不是用patches测试,直接在测试图像上做卷积
shave
暂时还没读懂
comuter_psnr(im1,im2)
1.参数说明:im1 ,ground truth ;im2,shave后图像
2.只计算亮度通道的PSNR,按照公式即可。