人脸超分辨率识别matlab GUI图像处理毕设

该程序是一个matlab GUI程序，打开.m文件可以运行GUI后，按照GUI界面降低分辨率，添加库便可以识别，方便大家学习，交流

function [s ground_truth] = create_images（imdeltaphiscalenrsnr）
% CREATE_IMAGES - 通过位移和旋转生成低分辨率图像
%    [s ground_truth] = create_images（imdeltaphiscalenrsnr）
%    生成低分辨率图像NR，从高分辨率图像IM
%    位移DELTA （1/8的倍数） and 旋转角度PHI （degrees）
%    the low resolution images have a factor SCALE less pixels
%    in both dimensions than the input image IM
%    如果SNR是确定的 根据SNR添加给图像不同的噪声

%y = resample（x p q）
%采用多相滤波器对时间序列进行重采样，
%得到的序列y的长度为原来的序列x的长度的p/q倍，p和q都为正整数。
%此时，默认地采用使用FIR方法设计的抗混叠的低通滤波器
im=resample（im21）‘; % upsample the image by 2
im=resample（im21）‘;
for i=2:nr
    %delta中的元素为0到1，delta（i2）*2*scale为0到8
    im2{i} = shift（im-delta（i2）*2*scale-delta（i1）*2*scale）; % shift the images by integer pixels
    if （phi（i） ~= 0）
        %B = imrotate（Aanglemethodbbox）
        %method设定插值算法，有三种：最邻近线性插值nearest，双线性插值bilinear，双三次插值bicubic
        %bbox参数用于指定输出图像属性：
        %crop： 通过对旋转后的图像B进行裁剪， 保持旋转后输出图像B的尺寸和输入图像A的尺寸一样
        %loose： 使输出图像足够大， 以保证源图像旋转后超出图像尺寸范围的像素值没有丢失。 一般上这种格式产生的图像的尺寸都要大于源图像的尺寸。
        %将图像A（图像的数据矩阵）绕图像的中心点旋转angle度， 正数表示逆时针旋转， 负数表示顺时针旋转。
        %返回旋转后的图像矩阵。 
        %以这种格式调用该函数， 该函数默认采用最近邻线性插值（Nearest-neighbor interpolation）。
        %旋转后的图像超出的部分填充0（黑色）。
      im2{i} = imrotate（im2{i}phi（i）‘bicubic‘‘crop‘）; 
    end
end
im2{1} = im; % 第一幅图象没有被旋转

for i=1:nr
    im2{i} = lowpass（im2{i}[0.12 0.12]）; % 低通滤波
                                            % such that they satisfy the conditions specified in the paper
                                            % a small aliasing-free part of the frequency domain is needed
    if （i==1） % construct ground truth image as reconstruction target
     ground_truth=downsample（im2{i}4）‘;
     ground_truth=downsample（ground_truth4）‘;
    end
    %降低采样率. 
    %将信号低通以后根据内插函数将采样率降低 
    %作用就是减少数据率便于处理 
    im2{i} = downsample（im2{i}2*scale）‘; % downsample the images by 8
    im2{i} = downsample（im2{i}2*scale）‘;
end

% add noise to the images （if an SNR was specified）
if （nargin==6）
  for i=1:nr
    S = size（im2{i}）;
    n = randn（S（1）S（2））;
    n = sqrt（sum（sum（im2{i}.*im2{i}））/sum（sum（n.*n）））*10^（-snr/20）*n;
    s{i} = im2{i}+n;
    %snr = 10*log10（sum（sum（im2{i}.*im2{i}））/sum（sum（n.*n）））
  end
else
  s=im2;
end

 属性            大小     日期    时间   名称
----------- ---------  ---------- -----  ----
     目录           0  2018-07-12 14:54  人脸超分辨\
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     文件        2641  2017-01-05 09:47  人脸超分辨\create_images.m
     文件      171690  2018-06-28 16:32  人脸超分辨\dehaze - 副本_LR_1.tif
     文件       11140  2018-06-28 16:35  人脸超分辨\dehaze - 副本_LR_1_LR_1.tif
     文件         940  2018-06-28 16:38  人脸超分辨\dehaze - 副本_LR_1_LR_1_LR_1.tif
     文件         940  2018-06-28 16:38  人脸超分辨\dehaze - 副本_LR_1_LR_1_LR_2.tif
     文件         940  2018-06-28 16:38  人脸超分辨\dehaze - 副本_LR_1_LR_1_LR_3.tif
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     文件       11140  2018-06-28 16:35  人脸超分辨\dehaze - 副本_LR_1_LR_2.tif
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............此处省略43个文件信息