基于稀疏表示的单幅图像重建的原始代码

【实例简介】基于稀疏表示的单幅图像重建的原始代码，

先将高低训练图像分块，再将块训练成高低字典，将测试图像映射到低字典上，得到系数，再乘以高子典就得到最后的图像。对学习超分辨率同学的参考作用很大。

【实例截图】

【核心代码】

.
├── Data
│   ├── Testing
│   │   ├── gnd.bmp
│   │   ├── input.bmp
│   │   └── result.bmp
│   └── Training
│       ├── t1.bmp
│       ├── t11.bmp
│       ├── t12.bmp
│       ├── t13.bmp
│       ├── t14.bmp
│       ├── t16.bmp
│       ├── t17.bmp
│       ├── t18.bmp
│       ├── t19.bmp
│       ├── t2.bmp
│       ├── t20.bmp
│       ├── t21.bmp
│       ├── t22.bmp
│       ├── t23.bmp
│       ├── t24.bmp
│       ├── t25.bmp
│       ├── t26.bmp
│       ├── t27.bmp
│       ├── t28.bmp
│       ├── t3.bmp
│       ├── t30.bmp
│       ├── t31.bmp
│       ├── t32.bmp
│       ├── t34.bmp
│       ├── t35.bmp
│       ├── t36.bmp
│       ├── t37.bmp
│       ├── t38.bmp
│       ├── t39.bmp
│       ├── t4.bmp
│       ├── t40.bmp
│       ├── t42.bmp
│       ├── t43.bmp
│       ├── t44.bmp
│       ├── t46.bmp
│       ├── t47.bmp
│       ├── t48.bmp
│       ├── t49.bmp
│       ├── t5.bmp
│       ├── t50.bmp
│       ├── t51.bmp
│       ├── t52.bmp
│       ├── t59.bmp
│       ├── t6.bmp
│       ├── t60.bmp
│       ├── t61.bmp
│       ├── t62.bmp
│       ├── t63.bmp
│       ├── t66.bmp
│       ├── t7.bmp
│       ├── tt1.bmp
│       ├── tt12.bmp
│       ├── tt14.bmp
│       ├── tt15.bmp
│       ├── tt17.bmp
│       ├── tt18.bmp
│       ├── tt19.bmp
│       ├── tt2.bmp
│       ├── tt20.bmp
│       ├── tt21.bmp
│       ├── tt24.bmp
│       ├── tt25.bmp
│       ├── tt26.bmp
│       ├── tt27.bmp
│       ├── tt3.bmp
│       ├── tt4.bmp
│       ├── tt5.bmp
│       ├── tt7.bmp
│       └── tt9.bmp
├── Demo_Dictionary_Training.m
├── Demo_SR.m
├── Dictionary
│   ├── D_1024_0.15_5.mat
│   └── D_512_0.15_5.mat
├── L1QP_FeatureSign_yang.m
├── Previous
│   ├── SR-Results.rar
│   └── ScSR.rar
├── README.dat
├── RegularizedSC
│   ├── L1QP_FeatureSign_Set.m
│   ├── L1QP_FeatureSign_yang.m
│   ├── construct_reg_mat.m
│   ├── display_network_nonsquare2.m
│   ├── getObjective_RegSc.m
│   ├── l2ls_learn_basis_dual.m
│   ├── reg_sparse_coding.m
│   ├── regsc.m
│   └── sc2
│       ├── cgf_fitS_sc2.m
│       ├── cgf_sc.c
│       ├── cgf_sc2.dll
│       ├── cgf_sc2.mexa64
│       ├── cgf_sc2.mexglx
│       ├── getObjective.asv
│       ├── getObjective2.m
│       ├── getObjective3.m
│       ├── getObjective_knn.m
│       ├── getObjective_sc.m
│       ├── makefile.linux
│       ├── makefile.win32
│       └── nrf
│           ├── README
│           ├── brent.c
│           ├── frprmn.c
│           ├── getreent.c
│           ├── impure.c
│           ├── linmin.c
│           ├── makefile.linux
│           ├── makefile.win32
│           ├── mnbrak.c
│           ├── nrutil.c
│           └── nrutil.h
├── ScSR.m
├── Training
│   └── rnd_patches_5_100000_s2.mat
├── backprojection.m
├── compute_rmse.m
├── extr_lIm_fea.m
├── lin_scale.m
├── patch_pruning.m
├── rnd_smp_patch.m
├── sample_patches.m
└── train_coupled_dict.m

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