POCS超分辨率代码实现
时间: 2023-09-22 22:08:25 浏览: 97
POCS(Projection Onto Convex Sets)超分辨率是一种基于投影算法的超分辨率方法,可以利用低分辨率图像和高分辨率图像的先验知识提高图像的分辨率。下面是一份 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
import cv2
# 定义POCS超分辨率算法函数
def pocs_sr(img, up_scale, iterations):
# 将图像转成 YCrCb 颜色空间
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2YCrCb)
# 获取图像的亮度分量 Y
Y = img[:, :, 0]
# 获取图像的高和宽
H, W = Y.shape
# 计算超分辨率后的高和宽
H_sr = H * up_scale
W_sr = W * up_scale
# 将亮度分量 Y 缩放成超分辨率大小
Y_sr = cv2.resize(Y, (W_sr, H_sr), cv2.INTER_CUBIC)
# 设置投影算法的投影次数
p = iterations
# 迭代投影算法
for i in range(p):
# 将超分辨率图像缩放回原始大小
Y_sr = cv2.resize(Y_sr, (W, H), cv2.INTER_CUBIC)
# 计算梯度
gx, gy = np.gradient(Y_sr)
# 计算投影
Y_sr = Y - (gx + gy) / 2
# 将投影限制在 [0, 255] 范围内
Y_sr = np.clip(Y_sr, 0, 255)
# 将超分辨率图像再次缩放至超分辨率大小
Y_sr = cv2.resize(Y_sr, (W_sr, H_sr), cv2.INTER_CUBIC)
# 将超分辨率图像和原始图像的 Cr 和 Cb 通道合并
img[:, :, 0] = Y_sr
img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_YCrCb2BGR)
return img
```
代码中,我们首先将图像从 BGR 颜色空间转换到 YCrCb 颜色空间,然后获取图像的亮度分量 Y。接下来,我们将 Y 分量缩放至超分辨率大小,然后进行投影算法迭代。每一次迭代,我们将超分辨率图像缩放回原始大小,计算梯度并进行投影,最后将投影限制在 [0, 255] 范围内。最终,我们将超分辨率图像和原始图像的 Cr 和 Cb 通道合并,再将颜色空间转回 BGR。