超分辨率算法代码

超分辨率算法代码
超分辨率算法是一种能够提高图像分辨率的技术，通常用于将低分辨率图像转换为高分辨率图像。

下面是一个简单的超分辨率算法代码示例，使用Python和OpenCV库实现：
```python
import cv2
import numpy as np
读取低分辨率图像
img_low = ('low_res_', _GRAYSCALE)
定义超分辨率算法的参数
scale = 4 放大倍数
kernel_size = 5 卷积核大小
sigma = 高斯模糊的标准差
对低分辨率图像进行双线性插值放大
img_upsampled = (img_low, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=_LINEAR)
对放大后的图像进行高斯模糊处理
img_blurred = (img_upsampled, (kernel_size, kernel_size), sigma)
对模糊后的图像进行边缘检测
edges = (img_blurred, 50, 150)
对边缘检测后的图像进行反投影，得到反投影图像
backproject = (edges, 0) img_blurred
对反投影图像进行双线性插值放大，得到最终的高分辨率图像
final_img = (backproject, None, fx=scale, fy=scale, interpolation=_LINEAR)
显示最终的高分辨率图像
('Final Image', final_img)
(0)
()
```
这个代码示例使用了双线性插值、高斯模糊、边缘检测和反投影等技术，实现了简单的超分辨率算法。

你可以根据自己的需求调整参数和算法。