1 簡介

數(shù)字時代早已來臨,圖像作為其中主要的信息傳播媒介,已經(jīng)廣泛應用于各種場景。在眾多領域中,人們對于圖像的畫質(zhì)有較高的需求,比如醫(yī)療圖像領域、衛(wèi)星遙感領域等。因此對于高速發(fā)展的信息時代來說,低分辨率的圖像已然很難滿足特定場景的需求。超分辨率圖像重建技術是通過一些算法將一張或者多張低分辨率圖像重建出一張高分辨率圖像。已經(jīng)提出的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的圖像超分辨率算法雖然解決了傳統(tǒng)圖像超分辨率重建算法存在魯棒性不強、計算復雜等問題,但還是存在參數(shù)較多、重建后圖像不清晰等現(xiàn)象,而且對于細節(jié)比較豐富的圖像存在重建能力差,視覺效果差的問題。為解決以上問題,本文深入研究深度學習中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在圖像超分辨率領域的應用效果。

2 部分代碼

% =========================================================================% Test code for Super-Resolution Convolutional Neural Networks (SRCNN)% =========================================================================close all;clear all;%% read ground truth imageim ?= imread('Set5\butterfly_GT.bmp');%im ?= imread('Set14\zebra.bmp');%% set parametersup_scale = 3;model = 'model\9-5-5(ImageNet)\x3.mat';% up_scale = 3;% model = 'model\9-3-5(ImageNet)\x3.mat';% up_scale = 3;% model = 'model\9-1-5(91 images)\x3.mat';% up_scale = 2;% model = 'model\9-5-5(ImageNet)\x2.mat'; % up_scale = 4;% model = 'model\9-5-5(ImageNet)\x4.mat';%% work on illuminance onlyif size(im,3)>1 ? ?im = rgb2ycbcr(im); ? ?im = im(:, :, 1);endim_gnd = modcrop(im, up_scale);im_gnd = single(im_gnd)/255;%% bicubic interpolationim_l = imresize(im_gnd, 1/up_scale, 'bicubic');im_b = imresize(im_l, up_scale, 'bicubic');%% SRCNNim_h = SRCNN(model, im_b);%% remove borderim_h = shave(uint8(im_h * 255), [up_scale, up_scale]);im_gnd = shave(uint8(im_gnd * 255), [up_scale, up_scale]);im_b = shave(uint8(im_b * 255), [up_scale, up_scale]);%% compute PSNRpsnr_bic = compute_psnr(im_gnd,im_b);psnr_srcnn = compute_psnr(im_gnd,im_h);%% show resultsfprintf('PSNR for Bicubic Interpolation: %f dB\n', psnr_bic);fprintf('PSNR for SRCNN Reconstruction: %f dB\n', psnr_srcnn);figure, imshow(im_b); title('雙三次插值');figure, imshow(im_h); title('SRCNN重建');%imwrite(im_b, ['Bicubic Interpolation' '.bmp']);%imwrite(im_h, ['SRCNN Reconstruction' '.bmp']);

3 仿真結(jié)果

4 參考文獻

[1]王慧云. 基于深度學習的圖像超分辨率重建[D]. 電子科技大學, 2020.

[2]黃思煒. 基于深度學習的超分辨率圖像重建算法研究[D]. 太原理工大學.

博主簡介：擅長智能優(yōu)化算法、神經(jīng)網(wǎng)絡預測、信號處理、元胞自動機、圖像處理、路徑規(guī)劃、無人機等多種領域的Matlab仿真，相關matlab代碼問題可私信交流。

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