为什么在matlab中进行imread和imshow后图片分辨率变低

在MATLAB中进行imread和imshow操作并不会直接导致图像的分辨率变低。imread函数用于读取图像数据并将其存储在MATLAB的变量中，而imshow函数用于显示图像。这两个函数不会对图像的分辨率进行修改。

但是，在使用imshow函数显示图像时，如果显示窗口的大小与图像的分辨率不匹配，可能会导致图像在显示过程中被缩放或拉伸，从而给人一种图像分辨率变低的错觉。此外，如果在保存图像时使用了不适当的压缩参数，也可能导致图像的质量下降。

如果您发现在MATLAB中使用imread和imshow后图像的分辨率变低，建议您检查以下几个方面：
- 确保显示窗口的大小与图像分辨率匹配，可以手动调整窗口大小或使用imresize函数调整图像大小。
- 检查保存图像时的压缩参数，确保选择合适的压缩质量。
- 如果您在代码中对图像进行了其他处理，可能会导致图像分辨率变化，请检查您的代码是否存在这样的处理步骤。

希望这些提示能够帮助您找到问题所在。如果还有其他问题，请随时提问。

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关于灰度图片的超分辨VDSR的matlab代码

以下是灰度图片的超分辨VDSR的matlab代码：

clear all;
close all;

% 读取低分辨率图片
LR = imread('input.bmp');
% 转换为double类型
LR = im2double(LR);
% 放大倍数
scale = 2;

% 每次处理的图片大小
crop_size = 32;
% 步长
stride = 21;
% 图片大小
[h, w] = size(LR);

% 预测结果
HR = zeros(scale*h, scale*w);

% 加载模型
load model.mat;

% 循环处理每个小块
for i = 1 : stride : h - crop_size + 1
    for j = 1 : stride : w - crop_size + 1
        % 裁剪小块
        LR_crop = LR(i : i + crop_size - 1, j : j + crop_size - 1);
        % 变形成一维向量
        LR_reshape = reshape(LR_crop, [crop_size*crop_size, 1]);
        % 预处理
        LR_reshape = bsxfun(@minus, LR_reshape, mean(LR_reshape));
        % 预测
        HR_reshape = predict(model, LR_reshape);
        % 后处理
        HR_reshape = bsxfun(@plus, HR_reshape, mean(LR_reshape));
        % 变形成图片
        HR_crop = reshape(HR_reshape, [crop_size, crop_size]);
        % 组合
        HR(i*scale : (i + crop_size - 1)*scale, j*scale : (j + crop_size - 1)*scale) = HR_crop;
    end
end

% 显示结果
imshow(HR);
% 保存结果
imwrite(HR, 'output.bmp');

需要注意的是，这里的模型是预先训练好的，需要自己根据实际情况进行训练。同时，该代码中的超分辨率方法是VDSR（Very Deep Super-Resolution），并非所有的灰度图超分辨率问题都适用，需要根据实际情况选择合适的方法。