Matlab边缘增强代码-LF-Image-SR：关于光场图像超分辨率的论文与数据集合集

简介：
本项目提供了一套基于MATLAB实现的边缘增强算法代码，用于提升光场图像的超分辨率效果，并附有相关学术论文和实验数据。 随着相机制造技术的进步，光场（LF）成像技术变得越来越普及，并被广泛应用于手机、生物显微镜、VR/AR等领域。由于光场相机能够记录光线的强度和方向信息，可以通过利用这些额外的角度数据来增强LF图像的分辨率。光场图像超分辨率（SR），也称为光场空间SR，旨在从低分辨率（LR）对应的图像中重建高分辨率（HR）的光场图像。 在此存储库中，我们展示了有关光场图像超分辨的相关论文和数据集集合，以及其代码和资源。请注意：此存储库将定期更新，请持续关注。 以下是一些常用的LF图像SR的数据集： - 新的光场图像数据集 - 密集采样4D光场（HCIold）的数据集和基准 - 4D光场数据集（HCInew） - INRIA光场数据集 - 斯坦福大学Lytro光场档案馆 已发表的方法模型如下： - Bishop等人的开创性工作，使用变分贝叶斯方法，并采用朗伯优先假设。