图像超分辨重建MATLAB源代码迭代步长自适应


传统的超分辨重建算法往往采用梯度下降法进行求解,迭代时步长往往通过经验确定。而且不同的图像的最优步长往往不相同。步长过大会导致发散,步长过小会导致收敛缓慢。本算法基于对正则化超分辨重建算法实现的基础上,对步长的选取进行了优化,推导出了每次迭代时的最优步长大小,并将其自适应化,改进了超分辨算法的收敛性,从而能够在更短的时间内取得更加精确的重建结果。相关具体内容请参考对应的论文:Yingqian Wang, Jungang Yang, Chao Xiao, and Wei An, "Fast convergence strategy for multi-image superresolution via adaptive line search," IEEE Access, vol. 6, no. 1, pp. 9129-9139.
资源截图
代码片段和文件信息
function ssim = cal_ssim( im1 im2 b_row b_col)

[h w ch] = size( im1 );
ssim = 0;
if (ch == 1)
    ssim = ssim_index ( im1(b_row+1:h-b_row b_col+1:w-b_col) im2(b_row+1:h-b_rowb_col+1:w-b_col));
else
    for i = 1:ch
        ssim = ssim + ssim_index ( im1(b_row+1:h-b_row b_col+1:w-b_col i) im2(b_row+1:h-b_rowb_col+1:w-b_col i));
    end
    ssim = ssim/3;
end
return

function [mssim ssim_map] = ssim_index(img1 img2 K window L)

% ========================================================================
% SSIM Index with automatic downsampling Version 1.0
% Copyright(c) 2009 Zhou Wang
% All Rights Reserved.
%
% ----------------------------------------------------------------------
% Permission to use copy or modify this software and its documentation
% for educational and research purposes only and without fee is hereby
% granted provided that this copyright notice and the original authors‘
% names appear on all copies and supporting documentation. This program
% shall not be used rewritten or adapted as the basis of a commercial
% software or hardware product without first obtaining permission of the
% authors. The authors make no representations about the suitability of
% this software for any purpose. It is provided “as is“ without express
% or implied warranty.
%----------------------------------------------------------------------
%
% This is an implementation of the algorithm for calculating the
% Structural SIMilarity (SSIM) index between two images
%
% Please refer to the following paper and the website with suggested usage
%
% Z. Wang A. C. Bovik H. R. Sheikh and E. P. Simoncelli “Image
% quality assessment: From error visibility to structural similarity“
% IEEE Transactios on Image Processing vol. 13 no. 4 pp. 600-612
% Apr. 2004.
%
% http://www.ece.uwaterloo.ca/~z70wang/research/ssim/
%
% Note: This program is different from ssim_index.m where no automatic
% downsampling is performed. (downsampling was done in the above paper
% and was described as suggested usage in the above website.)
%
% Kindly report any suggestions or corrections to zhouwang@ieee.org
%
%----------------------------------------------------------------------
%
%Input : (1) img1: the first image being compared
%        (2) img2: the second image being compared
%        (3) K: constants in the SSIM index formula (see the above
%            reference). defualt value: K = [0.01 0.03]
%        (4) window: local window for statistics (see the above
%            reference). default widnow is Gaussian given by
%            window = fspecial(‘gaussian‘ 11 1.5);
%        (5) L: dynamic range of the images. default: L = 255
%
%Output: (1) mssim: the mean SSIM index value between 2 images.
%            If one of the images being compared is regarded as 
%            perfect quality then mssim can be considered as the
%            quality measure of the other image.
%            I

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----

     文件       6779  2017-10-07 11:07  Wang2018Fastcal_ssim.m

     文件       3554  2018-05-23 21:20  Wang2018FastDemo_run.m

     文件        349  2018-05-23 21:18  Wang2018FastGradient_BTV.m

     文件        288  2018-05-23 21:19  Wang2018FastHR2LR.m

     文件        478  2018-05-23 21:16  Wang2018FastImDegrate.m

     文件        437  2018-05-23 21:17  Wang2018FastImWarp.m

     文件        536  2018-05-23 21:18  Wang2018FastL2GradientBackProject.m

     文件        724  2018-05-23 21:18  Wang2018Fastline_search.m

     文件        341  2018-05-23 21:19  Wang2018FastLR2HR.m

     文件       2263  2018-05-23 21:13  Wang2018Fast
eadme.txt

     文件    1244214  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet1.bmp

     文件     786486  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet2.bmp

     文件     786486  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet3.bmp

     文件     786486  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet4.bmp

     文件     720054  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet5.bmp

     文件     679830  2017-10-21 07:57  Wang2018FastSet6.bmp

     文件     540054  2017-10-21 07:58  Wang2018FastSet7.bmp

     文件     267894  2017-10-21 19:02  Wang2018FastSet8.bmp

     文件     248886  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet9.bmp

     文件     235350  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet10.bmp

     文件     235254  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet11.bmp

     文件     196730  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet12.bmp

     文件    1179702  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet13.bmp

     文件    1039158  2017-11-02 16:55  Wang2018FastSet14.bmp

     文件     304182  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet15.bmp

     文件     263222  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet16.bmp

     文件     304182  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet17.bmp

     文件     786486  2013-10-06 16:07  Wang2018FastSet18.bmp

     文件       2493  2017-04-15 11:13  Wang2018Fastshift.m

     文件        165  2018-05-23 21:18  Wang2018FastTikhonov.m

............此处省略7个文件信息

版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌抄袭侵权/违法违规的内容, 请发送邮件举报,一经查实,本站将立刻删除。

发表评论

评论列表(条)