matlab边缘增强的代码
随着相机制造的最新进展，光场（LF）成像技术变得越来越普及，并广泛用于各种应用中，例如手机，生物显微镜，VR
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AR等。由于光线的强度和方向都由LF相机记录，可以通过使用这些附加角度信息来增强LF图像的分辨率。
LF图像超分辨率（SR），也称为LF空间SR，旨在从低分辨率（LR）对应图像重建高分辨率（HR）LF图像。
在此存储库中，我们展示了有关LF图像SR的论文和数据集的集合，以及它们的代码和存储库。
注意：此存储库将定期更新，敬请期待~~
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数据集
可以通过查看LF数据集的更全面概述。
在这里，我们仅列出几个常用的LF图像SR常用数据集：
新的光场图像数据集（EPFL）
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（键：NUDT）
密集采样4D光场（HCIold）的数据集和基准。
4D光场数据集（HCInew）
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INRIA光场数据集（INRIA）
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（新的）斯坦福光场档案馆（STFgantry）
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斯坦福大学Lytro光场档案馆（STFLytro）
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方法
模型
已发表
代号
关键字词
性能比
Bishop等。
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开拓性工作，变分贝叶斯，朗伯优先
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