超分辨算法中哪个能不使用GPU加速也能出较好的结果

在不使用GPU加速的情况下，使用基于插值方法的超分辨率算法可以得到较好的结果。其中，最常用的插值方法是双三次插值和 Lanczos 插值。这些方法可以通过 Matlab 的内置函数 `imresize` 来实现。

具体来说，`imresize` 函数可以通过指定输出图像的大小来进行超分辨率的重建。例如，如果将一张 256x256 的低分辨率图像放大两倍，则可以将输出图像的大小设置为 512x512，然后使用 `imresize` 函数将低分辨率图像放大到目标大小。

以下是一个简单的 Matlab 代码示例，用于实现基于双三次插值的超分辨率算法：

% load low-resolution image
lowResImage = imread('path/to/low/resolution/image.png');

% define scaling factor (e.g. 2x)
scaleFactor = 2;

% compute target size
targetSize = size(lowResImage) * scaleFactor;

% upscale image using bicubic interpolation
superResImage = imresize(lowResImage, targetSize, 'bicubic');

% display and save results
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(lowResImage);
title('Low-Resolution Image');
subplot(1, 2, 2);
imshow(superResImage);
title('Super-Resolution Image');
imwrite(superResImage, 'path/to/super/resolution/image.png');

需要注意的是，基于插值方法的超分辨率算法可能无法处理一些复杂的图像细节，导致输出图像的质量不如深度学习等其他方法。因此，在需要更高质量的超分辨率结果时，可以考虑使用深度学习算法，并使用GPU进行加速。