超分辨率重建matlab代码-HDRI-SR:来自单个图像的联合高动态范围成像和超分辨率（IEEEAccess，2019）

超高分辨率matlab代码HDRI-SR Jae Woong Soh、Jae Sung Park 和 Nam Ik Cho 环境 Ubuntu 18.04 CUDA 9.0 和 cuDNN 7.1 Python 3.6 MATLAB 抽象的 本文提出了一种基于卷积神经网络 (CNN) 的联合增强图像分辨率和动态范围的新框架，即同步超分辨率 (SR) 和高动态范围成像 (HDRI)。 从这两个任务的共同趋势来看，我们通过专注于高频细节的重建，为联合 HDRI 和 SR 训练了一个 CNN。 具体来说，我们工作中的高频分量是根据基于 Retinex 的图像分解的反射分量，只有反射分量由 CNN 处理，而另一个分量（照明）以常规方式处理。 在训练 CNN 时，我们设计了一个适当的损失函数，有助于提高结果图像的自然质量。 实验表明，我们的算法优于基于 CNN 的 SR 和 HDRI 的级联实现。 我们提出的方法的简要说明 拟议计划的整体流程 LDR-LR 输入首先分解为照明和反射分量。 ILL-E 和 REF-E 分别对每个组件进行增强，最后合并在一起以生成 HDR-SR 图像。 图像分解 首