matlab黑白照片彩色化

黑白照片彩色化是计算机视觉中的一个经典问题。一种常见的方法是使用卷积神经网络（CNN），该网络可以从黑白图像中学习出如何将其变为彩色图像。在 MATLAB 中，可以使用深度学习工具箱中的预训练模型来实现这个任务。

以下是一个简单的示例代码，使用预训练的 ResNet-18 模型来将黑白图像彩色化：

% 加载预训练模型
net = resnet18;
net = removeLayers(net, 'fc1000');
lgraph = layerGraph(net);
numClasses = 313;
newLayers = [
    fullyConnectedLayer(numClasses, 'Name', 'fc', 'WeightLearnRateFactor', 10, 'BiasLearnRateFactor', 10)
    softmaxLayer('Name', 'softmax')
    pixelClassificationLayer('Name','labels','Classes',tbl.Name,'ClassWeights',classWeights)];

lgraph = replaceLayer(lgraph,'pool5',newLayers);

% 读取黑白图像
I = imread('bw_image.jpg');

% 对图像做归一化处理
I = imresize(I,[224,224]);
I = im2double(I);

% 使用模型进行预测
C = semanticseg(I, net);

% 将预测结果转换为彩色图像
colorLabels = label2rgb(C, tbl.Colors);

% 显示结果
subplot(1,2,1)
imshow(I)
title('黑白图像')
subplot(1,2,2)
imshow(colorLabels)
title('彩色化结果')

需要注意的是，上述代码中的 `bw_image.jpg` 应该是黑白图像的文件名。此外，代码还涉及一些预处理步骤，例如归一化和颜色映射。如果你想深入了解这个问题，建议阅读相关的论文或学习课程。