标题:基于参考的超分重建:融合匹配加速和空间自适应的方法

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本文介绍了基于参考的超分辨率重建技术,结合匹配加速和空间自适应策略。通过Python实现,将低分辨率图像提升至高分辨率,改善图像清晰度。详细代码示例展示了如何运用此方法。

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标题:基于参考的超分重建:融合匹配加速和空间自适应的方法

超分重建是一项重要的计算机视觉任务,旨在将低分辨率图像提升到高分辨率,以改善图像的细节和清晰度。在本文中,我们介绍一种基于参考的超分重建方法,该方法结合了匹配加速和空间自适应的技术。我们还提供了相应的Python代码实现。

首先,我们需要导入必要的库:

import cv2
import numpy as np

接下来,我们定义一个函数来执行超分重建:

def super_resolution(ref_image, low_res_image):
    # 对参考图像和低分辨率图像进行预处理
    ref_image 
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