神经网络的图像超分辨率算法代码
时间: 2023-06-15 21:03:27 浏览: 47
以下是一个简单的神经网络图像超分辨率算法的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
import numpy as np
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, Input, Activation
from tensorflow.keras.models import Model
# 建立超分辨率网络
def build_sr_network():
input_img = Input(shape=(None,None,3))
x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(input_img)
x = Conv2D(64, (3,3), activation='relu', padding='same')(x)
x = Conv2D(32, (3,3), activation='relu', padding='same')(x)
x = Conv2D(3, (3,3), padding='same')(x)
output_img = Activation('relu')(x)
model = Model(input_img, output_img)
return model
# 加载训练数据
def load_train_data():
# 加载训练图像和对应的高分辨率图像
# ...
# 对数据进行预处理,例如转换为numpy数组,归一化等操作
# ...
return x_train, y_train
# 训练模型
def train_model():
# 加载训练数据
x_train, y_train = load_train_data()
# 建立超分辨率网络
model = build_sr_network()
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)
return model
# 使用模型进行预测
def predict(model, image):
# 对输入图像进行预处理,例如转换为numpy数组,归一化等操作
# ...
# 使用模型进行预测
sr_image = model.predict(image)
# 对输出图像进行后处理,例如反归一化等操作
# ...
return sr_image
```
这是一个简单的示例代码,实际上还需要进行更多的操作,例如数据增强、模型保存、模型评估等等。此外,还需要根据具体的应用场景进行参数调整和模型优化。