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这个项目是迭代反投影（IBP）的一个简单实现解决超分辨率问题的算法。 它首先被提出作者：Michal Irani 在她 1991 年的论文“通过图像提高分辨率注册”。正在使用的成像模型由一篇论文描述Michael Elad，“图像的超分辨率重建”。 两篇论文可以通过 Google Scholar 中的搜索轻松找到。 我对成像模型做了两个简化： 1) 假设图像模糊是空间不变的。 2）空间变换模型是全局变换。 要运行示例代码，请执行以下步骤： 1) 运行 SRSetup.m 2）运行SRExample.m 示例代码对合成生成的数据集进行操作参考图像。 因此，模糊西格玛的确切值和正在使用平移偏移量。

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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

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