SRCNN测试代码

SRCNN作者董建超提供的Test code
(http://mmlab.ie.cuhk.edu.hk/projects/SRCNN.html)

demo_SR

1读取ground truth image （imread；Set5或Set14）
以Set/butterly_GT.bmp为例（2562563）

2.设置放大参数（2,3,4）；选择model
model 是9-5-5或9-1-5或9-3-5，每个文件下有放大倍数的.mat文件，保存的是每层的weights and biases
3. - work on illuminance only;
modcrop;
4.bicubic interpolation （缩小后放大）
5.调用SRCNN函数
6.remove border(shave function)
7.compute PSNR
8.show results (bicubic interpolation , SRCNN reconstruction)

modcrop

1. 输入是亮度channel
2. 判断是否是灰度图像：
   将图像维度变成scale的整数倍

SRCNN
1.输入是双三次放大后的图像im_b
2.load(model)
3.进行conv1,conv2,conv3
用到MATLAB的imfilter（实现卷积计算的W*X），max(卷积结果加bias，0)实现relu功能
注意：不是用patches测试，直接在测试图像上做卷积

shave
暂时还没读懂

comuter_psnr（im1,im2）
1.参数说明：im1 ,ground truth ;im2,shave后图像
2.只计算亮度通道的PSNR，按照公式即可。