Advertisement

iir(filename, f, varargin): 使用插值提升图像分辨率-MATLAB开发

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型:None


简介:
这段MATLAB代码提供了一个函数iir,用于通过插值技术提高图像分辨率。用户可以指定文件名、频率参数以及额外选项来自定义处理过程,适用于需要增强图像细节的场景。 IIR 函数通过插值增加图像的大小。函数 B= IIR(inputfile,f) 会读取存储在文件 inputfile 中的图像,并将其分辨率在两个维度上都乘以因子 f 增加。filename 需要是有效的图形文件格式,如 jpg、gif 或 tiff 等,可以是灰度图或彩色图。 参数“f”表示尺寸增加的比例。例如,要使大小增加50%,则使用 f=1.5;若想将图像的尺寸在每个维度上都加倍,则应设置 f=2。 函数还支持额外的参数: - B = IIR(A,f,Display,off) 可以关闭原始和修改后图像的显示,默认为开启。 - B = IIR(A,f,Method,method) 允许用户从五种插值方法中选择:线性、样条、pchip、三次或 v5cubic。这些选项必须用字符串形式给出,而默认使用的是“线性”。 示例:B= iir(myimage.jpg,2); 这个例子展示了图像分辨率增加3的效果变化。原始尺寸为600x402,在经过处理后变为新的大小。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • iir(filename, f, varargin): 使-MATLAB
    优质
    这段MATLAB代码提供了一个函数iir,用于通过插值技术提高图像分辨率。用户可以指定文件名、频率参数以及额外选项来自定义处理过程,适用于需要增强图像细节的场景。 IIR 函数通过插值增加图像的大小。函数 B= IIR(inputfile,f) 会读取存储在文件 inputfile 中的图像,并将其分辨率在两个维度上都乘以因子 f 增加。filename 需要是有效的图形文件格式,如 jpg、gif 或 tiff 等,可以是灰度图或彩色图。 参数“f”表示尺寸增加的比例。例如,要使大小增加50%,则使用 f=1.5;若想将图像的尺寸在每个维度上都加倍,则应设置 f=2。 函数还支持额外的参数: - B = IIR(A,f,Display,off) 可以关闭原始和修改后图像的显示,默认为开启。 - B = IIR(A,f,Method,method) 允许用户从五种插值方法中选择:线性、样条、pchip、三次或 v5cubic。这些选项必须用字符串形式给出,而默认使用的是“线性”。 示例:B= iir(myimage.jpg,2); 这个例子展示了图像分辨率增加3的效果变化。原始尺寸为600x402,在经过处理后变为新的大小。
  • Matlab_SupResolDemo.rar__增强工具
    优质
    这是一个名为Matlab_SupResolDemo的资源包,提供了使用MATLAB实现提高图像分辨率和进行图像增强功能的演示代码。 使用MATLAB编写的程序可以增强图像分辨率,使图像更加清晰。
  • MATLAB——调节显示
    优质
    本教程介绍如何使用MATLAB调整图像显示分辨率,涵盖读取、处理及输出高分辨率图像的基本步骤与技巧。 在MATLAB开发中调整图像的显示分辨率。与TrueSize功能类似,但适用于包含多张图像的图形。
  • AI自动片至高
    优质
    本项目专注于开发能够将低分辨率图像智能升级为高分辨率图像的人工智能技术,显著提高视觉清晰度和细节表现。 导入低分辨率图片后,可以设置导出的放大倍数。图片在放大过程中会自动进行补图处理,效果非常出色。
  • MATLAB版 EDSR (增强型深度超高) 单 - MATLAB
    优质
    本项目为基于MATLAB实现的EDSR模型,用于单张图像的超分辨率处理,旨在提高图像清晰度和细节表现。 EDSR(增强型深度超分辨率)单图像超分辨率的Matlab实现。 **先决条件** - MATLAB 2020b及以上版本。 - 图像处理工具箱、统计和机器学习工具箱、深度学习工具箱以及并行计算工具箱。 **如何测试** 运行调用 EDSR_2xSuperResolution.m 的 EDSR_Test.m 文件,在EDSR_2xSuperResolution.m的第5行加载训练好的网络。 **对图像文件执行EDSR超分辨率的方法** 输入图像 MyPicture.jpg 应该是原始(非模糊)图像。使用 EDSR 神经网络将图像放大 2 倍,具体步骤如下: 1. 读取图片:`img = imread(MyPicture.jpg);` 2. 执行超分辨率操作:`imgSR = EDSR_2xSuperResolution(img);` 3. 输出处理后的图像文件:`imwrite(imgSR,“ MyPicture_2xEDSR.png”);` 这样,输入的 768x1024 图像将被放大到 1536x2048 的超分辨率版本。
  • 基于法的重建
    优质
    本研究探讨了利用插值法进行图像超分辨率重建的技术,通过提高图像细节和清晰度,为高精度视觉应用提供解决方案。 关于插值法图像超分辨率重建的MATLAB代码,可以交流学习一下。
  • 融合:空间(RGB与HSI融合的GUI-MATLAB实现)
    优质
    本项目利用MATLAB开发图形用户界面(GUI),实现RGB彩色图像与HSI图像的空间分辨率增强融合技术,通过优化算法提高图像清晰度和细节表现。 使用RGB到HSI转换的高分辨率图像来提升低分辨率图像的GUI工具。首先需要将空间上共同配准后的单色(灰度)低分辨率图像通过伪彩色映射到“热”色彩方案,使其成为彩色图像。接着把此生成的RGB图转变为色调、饱和度和亮度(HSV)格式。在此过程中,HSV中的亮度部分会被更高分辨率的图像替换掉,并且最终转换回RGB格式。这样就实现了灰度低分辨率图像与高分辨率全彩图像的空间分辨率提升合并。 要运行该工具,请在MATLAB命令窗口中输入:>>解析合并 此方法适用于任何类型的彩色或单色图像,如果图像是彩色的话,则首先会被转换为灰度形式再进行处理。使用时需要从matlab文件加载变量LOWRES和HIGHRES以供程序读取并操作。
  • 】利深度学习实现超增强附带Matlab代码.zip
    优质
    本资源提供了一套基于深度学习技术的超分辨率图像增强解决方案及其MATLAB实现代码,旨在帮助用户提升低分辨率图像的质量。 基于深度学习的超分辨率图像增强技术及其Matlab源码分享。
  • 使MATLAB对比度
    优质
    本文章介绍了如何利用MATLAB这一编程软件来优化和增强图像的对比度。通过简单的代码示例和技术讲解,读者可以学会调整亮度级别、颜色强度等参数,从而改善图片质量。适合对数字图像处理感兴趣的初学者阅读。 利用MATLAB增强图像对比度的方法有很多。可以通过调整直方图、应用对数变换或伽马校正等方式来实现。这些技术能够帮助突出图像中的细节,使图像更加清晰易读。此外,还可以通过编写自定义函数来探索更多个性化的对比度提升方案。