基于深度学习的单幅图像的超分辨率

基于TensorFlow1.14对以下论文的实装，已经通过训练与测试

"Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution" (CVPR 2017)

本次实装依据论文Github：
$ git clone https://github.com/zjuela/LapSRN-tensorflow.git

软件环境

Windows10 Visual Studio Code
Python3.6
Cuda 8.0
TensorLayer

硬件环境

CPU- i7 8700K 3.70GHz
RAM- 32GB
GPU- GeForce 1080 Ti

数据库

DIV2K-Dataset
https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/DIV2K/

训练用数据集：DIV2K_train_HR，DIV2K_train_LR_bicubic/X4/
验证用数据集：DIV2K_valid_HR, DIV2K_valid_LR_bicubic/X4/

下载节点:

$ git clone https://github.com/Dakewe-DS1000/LapRSNet.git

训练方法

训练之前，请检查config.py，以保证数据集的路径的正确性，然后运行以下命令进行训练：

$ python main.py --mode train

测试方法

指定路径与图像文件名的测试:

$ python main.py --mode test --file 测试图像所在的路径以及文件名

测试的结果将会保存在 /samples/test/

评价

使用PSNR对超分辨率之后的图像以及原始高分辨率图像进行对比

请运行以下命令，对输出在./samples/中的图像进行对比评价

$ python validation.py

请注意：需要将原始图像拷贝到./samples/文件夹中
并进行相应的文件命名，在本程序中，文件命名规则如下：
test_origin.bmp：是原始的高分辨率图像文件
test_out.bmp：是LapRSNet输出的超分辨率图像文件

评价算法主要的代码如下：

import cv2
import math

diff = 0.0
# 遍历整个图像
for y in range(oriHeight) :
   	for x in range(oriWidth) :
	   # 计算图像差分的平方和
	   diff += (float(origin_image[y, x]) - float(result_image[y, x])) * (float(origin_image[y, x]) - float(result_image[y, x]))

# 计算图像差分的均值
diff /= oriHeight * oriWidth
print("DIFF : ", diff)

#计算图像RMS误差
rmse = math.sqrt(diff)
print("RMSE : ", rmse)

# 计算图像的PSNR(Peak Signal and Noise Rate)
psnr = 20.0 * math.log10(255.0 / rmse)
print("PSNR : ", psnr, " [dB]")