how to test my LR image

[wangwangran]

Hi, I found that when I remove these words "im_l = imresize(im_gt,1/up_scale,'bicubic');" to test my LR image ,it goes wrong,how to deal with it ?Hoping for your reply,thank you first.

[mindcont]

Hi, @wangwangran

The code im_l = imresize(im_gt,1/up_scale,'bicubic') in test/Demo_SR_Conv.m Line42 -Line58 is necessary and can not be blocked.

https://github.com/mindcont/SR-Caffe/blob/2b7b6220d33e70ba1bc50306283c1a796451b6c3/test/Demo_SR_Conv.m#L42-L58

Through it obtains the original low-resolution image scaling block, which is necessary in the next super-resolution steps.

[wangwangran]

不好意思，我现在对这里还不是太懂，你能帮我讲解一下吗？我对这一段的的理解是：将高分辨率图像缩小做成低分辨率图像，然后将该低分辨率图像放入网络，VDSR_Matconvnet（im_l_y，model，up_scale，use_cascade）中的up_scale是期望将低分辨率图像放大的倍数。我想我这一步是不是理解错了。 十分感谢您的帮助。

[wangwangran]

如果按照以上的步骤我就只能获得与原始图像同样大的重建图像，并且低分辨率图像必须是由相应的高分辨率图像生成的。但是我期望输入一个没有对应高分辨率图像的LR小图像，输出得到一个放大的图像。你能帮我解释一下吗？感激不尽。

[mindcont]

SRCNN方法对于一个低分辨率图像，先使用双三次（bicubic）插值将其放大到目标大小，再通过三层卷积网络做非线性映射，得到的结果作为高分辨率图像输出。作者将三层卷积的结构解释成与传统SR方法对应的三个步骤：图像块的提取和特征表示，特征非线性映射和最终的重建。

深度学习在图像超分辨率重建中的应用 - taigw的文章 - 知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/25532538

图像超分辨率重构（一）原理及方法总结

类似的代码:

• sparseCodingSuperResolution Demo Codes For Image Super-resolution via Sparse *Representation
• LapSRN Deep Laplacian Pyramid Networks for Fast and Accurate Super-Resolution (CVPR 2017)

[wangwangran]

感谢回复。

我明白需要将输入低分辨率图片采取放大操作，该操作在VDSR_Matconvnet（）中进行操作如下： for iter = 1:iter_all fprintf('iter:%d\n',iter); %对低分辨率图像双插值 im_y = single(imresize(im_l_y,model_scale,'bicubic')); convfea = vl_nnconv(im_y,weight{1}(:,:,1,:),bias{1},'Pad',1);

%可视化第一个卷积层 64个卷积核与低分辨率的卷积结果

我不明白的是：为什么在demo中用im_gt缩小图片制作的低分辨率图片可以通过网络， im_l = imresize(im_gt,1/up_scale,'bicubic'); im_gt = double(im_gt); im_l = double(im_l) / 255.0;

而我直接输入一个比较小低分辨率图片im_l就会报错。报的错误为： 错误：GPUArray/imresize

非常感激您的解惑

[mindcont]

@wangwangran 注意观察你输入图像和demo测试图像的不同,在matlab中加断点,追踪错误原因