image super-resolution with cross-scale non-local attention and exhaustive self-exemplars mining

这是一种图像超分辨率技术，它使用跨尺度非局部注意力和全面的自我示例挖掘来提高图像的分辨率。具体来说，它利用了图像中不同尺度之间的关系，并通过挖掘大量的自我示例来学习更好的图像表示。这种技术可以在保持图像细节的同时提高图像的清晰度和质量。

相关问题

详细解释一下这段代码，每一句都要进行注解：tgt = f'/kaggle/working/{dataset}-{scene}' # Generate a simple reconstruction with SIFT (https://en.wikipedia.org/wiki/Scale-invariant_feature_transform). if not os.path.isdir(tgt): os.makedirs(f'{tgt}/bundle') os.system(f'cp -r {src}/images {tgt}/images') database_path = f'{tgt}/database.db' sift_opt = pycolmap.SiftExtractionOptions() sift_opt.max_image_size = 1500 # Extract features at low resolution could significantly reduce the overall accuracy sift_opt.max_num_features = 8192 # Generally more features is better, even if behond a certain number it doesn't help incresing accuracy sift_opt.upright = True # rotation invariance device = 'cpu' t = time() pycolmap.extract_features(database_path, f'{tgt}/images', sift_options=sift_opt, verbose=True) print(len(os.listdir(f'{tgt}/images'))) print('TIMINGS --- Feature extraction', time() - t) t = time() matching_opt = pycolmap.SiftMatchingOptions() matching_opt.max_ratio = 0.85 # Ratio threshold significantly influence the performance of the feature extraction method. It varies depending on the local feature but also on the image type # matching_opt.max_distance = 0.7 matching_opt.cross_check = True matching_opt.max_error = 1.0 # The ransac error threshold could help to exclude less accurate tie points pycolmap.match_exhaustive(database_path, sift_options=matching_opt, device=device, verbose=True) print('TIMINGS --- Feature matching', time() - t) t = time() mapper_options = pycolmap.IncrementalMapperOptions() mapper_options.extract_colors = False mapper_options.min_model_size = 3 # Sometimes you want to impose the first image pair for initialize the incremental reconstruction mapper_options.init_image_id1 = -1 mapper_options.init_image_id2 = -1 # Choose which interior will be refined during BA mapper_options.ba_refine_focal_length = True mapper_options.ba_refine_principal_point = True mapper_options.ba_refine_extra_params = True maps = pycolmap.incremental_mapping(database_path=database_path, image_path=f'{tgt}/images', output_path=f'{tgt}/bundle', options=mapper_options) print('TIMINGS --- Mapping', time() - t)

这段代码主要是使用 PyCOLMAP 库实现对图像的特征提取、特征匹配和增量式三维重建。具体解释如下：

定义了一个字符串变量 tgt，表示输出路径。

如果输出路径不存在，则创建该路径。

在输出路径下创建子目录 bundle。

将源目录 src 中的 images 目录复制到输出路径下的 images 目录中。

定义一个字符串变量 database_path，表示 PyCOLMAP 库中使用的数据库文件路径。

创建一个 SIFT 特征提取选项对象。

设置 SIFT 特征提取选项对象的最大图像尺寸为 1500×1500 像素。

设置 SIFT 特征提取选项对象的最大特征点数为 8192 个。

设置 SIFT 特征提取选项对象的旋转不变性为 True，即不考虑图像旋转。

定义一个字符串变量 device，表示计算设备类型。

调用 PyCOLMAP 库中的 extract_features 函数，对输出路径下的图像进行 SIFT 特征提取，并将特征保存到数据库文件中。

输出输出路径下的图像数量。

输出特征提取所花费的时间。

创建一个 SIFT 特征匹配选项对象。

设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大匹配比率为 0.85。

设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大匹配距离为 0.7。

设置 SIFT 特征匹配选项对象的交叉匹配为 True，即同时匹配两幅图像。

设置 SIFT 特征匹配选项对象的最大误差为 1.0。

调用 PyCOLMAP 库中的 match_exhaustive 函数，对数据库文件中的特征进行 SIFT 特征匹配，并将匹配结果保存到数据库文件中。

输出特征匹配所花费的时间。

创建一个增量式三维重建选项对象。

设置增量式三维重建选项对象的颜色提取为 False，即不提取图像颜色信息。

设置增量式三维重建选项对象的最小模型大小为 3。

设置增量式三维重建选项对象的第一张图像的 ID 为 -1，表示不指定。

设置增量式三维重建选项对象的第二张图像的 ID 为 -1，表示不指定。

设置增量式三维重建选项对象的相机内参的优化为 True。

设置增量式三维重建选项对象的相机主点的优化为 True。

设置增量式三维重建选项对象的额外参数的优化为 True。

调用 PyCOLMAP 库中的 incremental_mapping 函数，对数据库文件中的匹配结果进行增量式三维重建，并将重建结果保存到输出路径下的 bundle 目录中。

输出增量式三维重建所花费的时间。

clc close all clear all addpath('TOOLS'); %基础函数对应的文件夹 addpath('sample'); %测试视频序列对应的文件夹 videoname = 'rhinos.avi'; %测试视频序列文件名 video = VideoReader(videoname); mbSize = 16; p =15; frames = 45 %测试视频帧数 for i = 1:frames % frame = readframe(video,i); % 读取每一帧 imgINumber = i; imgPNumber = i+2; videoI = read(video,imgINumber); videoP = read(video,imgPNumber); imgI = double(rgb2gray(videoI)); imgP = double(rgb2gray(videoP)); [row,col] = size(imgI); % Exhaustive Search 基于块的全搜索算法 [BlockCenter, motionVect, computations] = motionEstES(imgP,imgI,mbSize,p); %P帧重构图像 imgPComp = motionComp(imgI, motionVect, mbSize); ESpsnr(i+1) = imgPSNR(imgP, imgPComp, 255); EScomputations(i+1) = computations; %P帧重构误差图像 imagePDiff = imgP - imgPComp; if i ==4 figure; imageI = uint8(imgI); imageP = uint8(imgP); imagePComp = uint8(imgPComp); imagePDiff = uint8(imagePDiff); subplot(221);imshow(imageI); title('I帧参考图像') subplot(222);imshow(imageP); title('P帧当前图像') subplot(223);imshow(imagePComp); title('P帧当前重构图像') subplot(224);imshow(imagePDiff); title('P帧当前重构误差图像') %-------------画出运动矢量图-------------------------------- figure; quiver( BlockCenter(2,:),BlockCenter(1,:), motionVect(2,:), motionVect(1,:), .2,'r'); axis([0 320 0 240]); for i=mbSize:mbSize:col-mbSize x = [i,i]; y = [0,row]; line(x,y,'LineStyle','-','Marker','none'); end for j=mbSize:mbSize:row-mbSize x = [0,col]; y = [j,j]; line(x,y,'LineStyle','-','Marker','none'); end xlabel('X'); ylabel('Y'); end end

这段代码是一个视频序列处理的示例代码。首先，它通过`VideoReader`读取了一个视频文件，并设置了一些参数，如`mbSize`（块的大小）和`p`（搜索窗口大小）。然后，通过循环遍历每一帧图像，对每一帧进行运动估计和重构。

在每一帧中，它将当前帧和参考帧转换为灰度图像。然后，使用基于块的全搜索算法(`motionEstES`)进行运动估计，得到运动矢量。接下来，使用运动矢量对参考帧进行运动补偿(`motionComp`)，得到重构的P帧图像(`imgPComp`)。计算P帧图像与原始P帧之间的峰值信噪比(`imgPSNR`)和计算量。

接着，它绘制了四个子图：原始I帧图像、原始P帧图像、重构的P帧图像和重构误差图像。然后，通过使用`quiver`函数绘制了运动矢量图，并在图像上绘制了水平和垂直的分割线。

最后，请注意代码中的`clear all`命令会清除所有已定义的变量，这可能会影响后续代码的执行。此外，`addpath`命令用于添加文件夹路径，以便在代码中使用对应的函数或数据文件。

这段代码可以作为视频序列处理的一个示例，你可以根据实际需求进行修改和扩展。