用matlab写一个将黑白照片彩色化的程序，并对其效果进行评估

要实现黑白照片彩色化，可以使用深度学习技术，如卷积神经网络（CNN）。这种方法需要一个训练好的模型，可以使用已有的模型，如Colorful Image Colorization模型，也可以自己训练。下面是一个简单的Matlab程序，使用已有的模型实现黑白照片彩色化：

% 加载模型
model = load('colornet.mat'); % 模型文件
net = model.net;

% 读入黑白照片
I = imread('bw_image.jpg');

% 转换为Lab颜色空间
I_lab = rgb2lab(I);

% 从Lab颜色空间中提取亮度通道
L = I_lab(:,:,1);

% 调整大小以输入到网络中
L_rs = imresize(L, [224 224]);

% 将亮度通道输入到网络中
ab_rs = predict(net, L_rs);

% 调整大小以匹配原图像大小
ab = imresize(ab_rs, [size(I,1) size(I,2)]);

% 将亮度和色度通道合并
I_color = cat(3, L, ab);

% 转换回RGB颜色空间
I_rgb = lab2rgb(I_color);

% 显示结果
subplot(1,2,1), imshow(I)
title('原图像')
subplot(1,2,2), imshow(I_rgb)
title('彩色化后的图像')

% 评估效果
PSNR = psnr(I_rgb, imread('color_image.jpg'))

上面的程序中，colornet.mat是一个已经训练好的模型，可以在Colorful Image Colorization官方网站上下载。程序将输入的黑白照片转换为Lab颜色空间，并从中提取亮度通道。然后，将亮度通道输入到网络中，得到色度通道。最后，将亮度和色度通道合并，转换回RGB颜色空间，得到彩色化后的图像。程序使用PSNR评估彩色化效果，psnr函数是MATLAB中的一个评估图像质量的函数，它计算两个图像之间的峰值信噪比（PSNR）。