仅供参考，主要是为自己学习使用

一、bicubic双三次插值算法（）

clear all
clc
  
im = {}; %%创建字典im以保存读取的图片
dis = dir('D:\EDSR\dataset\Set14\*.bmp');
b = length(dis)
for i = 1:length(dis)
    path = strcat('D:\EDSR\dataset\Set14\',dis(i).name);
    im{i} =imread(path); %%将读取到的图像存储在字典im中
    up_scale = 2; %%将降采样系数设为2，即图像缩小2倍
    %if size(im{i},3)>1 %%如果图像不是单通道，则转化为灰度图返回m第三个维度的长度，并赋值给num如果m的维度小于3则返回1.
    %    im{i} = rgb2ycbcr(im{i});
    %    im{i} = im{i}(:, :, 1);
    %end
%     im_gnd{i} = modcrop(im{i}, up_scale);%保证图像被scale整除
%     im_gnd{i} = single(im_gnd{i})/255;
 
%% bicubic interpolation
    im_l{i} = imresize(im{i}, 1/up_scale, 'bicubic');
    %im_b{i} = imresize(im_l{i}, up_scale, 'bicubic');
 
    %figure,imshow(im_l{i}) %%为了同时显示多幅图片，不加figure的话只会显示一副图片，因为读入的第i副图片会被第i+1副图片覆盖
    mkdir set14_new;
    %imwrite(picture,'/Set5_new/dis('num2str(i,'%05d')').name.png');
    imwrite(im_l{i},['D:\EDSR\dataset\set14_new\' num2str(i,'%05d') '.png'])
end
a='wancheng'

二、单通道变三通道

clear all
clc

im = {}; %%创建字典im以保存读取的图片
dis = dir('D:\EDSR\dataset\GTdata\Set14\*.bmp');
b = length(dis)
for i = 1:length(dis)
    path = strcat('D:\EDSR\dataset\GTdata\Set14\',dis(i).name);
    im{i} =imread(path); %%将读取到的图像存储在字典im中
    up_scale = 2; %%将降采样系数设为2，即图像缩小2倍
    %if size(im{i},3)>1 %%如果图像不是单通道，则转化为灰度图返回m第三个维度的长度，并赋值给num如果m的维度小于3则返回1.
    %    im{i} = rgb2ycbcr(im{i});
    %    im{i} = im{i}(:, :, 1);
    %end
    if size(im{i},3)<3
        I3(:,:,1)=im{i};
        I3(:,:,2)=im{i};
        I3(:,:,3)=im{i};
        im{i}= I3;
    end
    imwrite(im{i},['./result/', num2str(i,'%05d') '.png'])
end
a = 'wancheng'

三、裁剪图片使得GT图像和inference后的图像大小一致

clear all
clc

im_result = {}; %%创建字典im以保存读取的图片
im_gt = {}; 
im_a = {};
dis_result = dir('D:\EDSR\dataset\data_inference\Set14_result\*.png');
dis_gt = dir('D:\EDSR\dataset\GTdata\Set14\*.png');
b = length(dis_result)
for i = 1:length(dis_result)
    path_result = strcat('D:\EDSR\dataset\data_inference\Set14_result\',dis_result(i).name);
    path_gt = strcat('D:\EDSR\dataset\GTdata\Set14\',dis_gt(i).name);
    im_result{i} = imread(path_result); %%将读取到的图像存储在字典im中
    im_gt{i} = imread(path_gt);
    w_result = size(im_result{i},2);
    w_gt = size(im_gt{i},2); %获取图像宽
    h_result = size(im_result{i},1);
    h_gt = size(im_gt{i},1);%获取图像高
%     if w_result>w_gt && h_result==h_gt
%         im_result{i} = imcrop(im_result{i},[0,0,w_result-1,h_result]);
%     elseif w_result==w_gt && h_result>h_gt
%         im_result{i} = imcrop(im_result{i},[0,0,w_result,h_result-1]);
%     elseif w_result>w_gt && h_result>h_gt
%         im_result{i} = imcrop(im_result{i},[0,0,w_result-1,h_result-1]);
%     end
    im_a{i} = imcrop(im_result{i},[0,0,w_gt,h_gt]);
    %mkdir inference
    imwrite(im_a{i},['inference/', num2str(i,'%05d') '.png'])
end
a = 'finish'

clear all;clc;close all;

Path = '.\';                   % 设置数据存放的文件夹路径
File = dir(fullfile(Path,'*.bmp'));  % 显示文件夹下所有符合后缀名为.txt文件的完整信息
FileNames = {File.name}';  
s = length(FileNames);
for i=1:s
    img_path = strcat(Path,FileNames(i));
    ori_img = imread(img_path{1,1});
    [rows,cols]=size(ori_img);
     r=zeros(rows,cols);
     g=zeros(rows,cols);
     b=zeros(rows,cols);
     r=double(ori_img);
     g=double(ori_img);
     b=double(ori_img);
     rgb=cat(3,r,g,b);
     imwrite(uint8(rgb),img_path{1,1});
end
    

转载于:https://www.cnblogs.com/j657521265/p/8150140.html