unet图像重建代码

U-Net是一种深度学习模型，特别适用于图像分割任务，尤其是医学图像的分割，如组织结构识别。它之所以被称为U-Net是因为其网络结构呈现出字母U的样子，包含一个下采样（编码器）部分和一个上采样（解码器）部分。

在Python中，U-Net的图像重建代码通常基于深度学习框架如TensorFlow或PyTorch编写。以下是一个简化的U-Net模型在Keras库中的基本构建示例：

import keras
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, UpSampling2D, concatenate

def build_unet(input_size=(256, 256, 3)):
    inputs = Input(input_size)
    
    # 下采样层（编码器）
    conv1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
    pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
    conv2 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool1)
    pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)

    # 卷积块
    encoder_block = conv2

    # 解码器
    up2 = Conv2D(128, (2, 2), activation='relu', padding='same')(UpSampling2D(size=(2, 2))(encoder_block))
    merge2 = concatenate([up2, conv2], axis=-1)
    conv3 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(merge2)
    
    up1 = Conv2D(64, (2, 2), activation='relu', padding='same')(UpSampling2D(size=(2, 2))(conv3))
    merge1 = concatenate([up1, conv1], axis=-1)
    conv4 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(merge1)

    # 输出层
    output = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(conv4)

    return Model(inputs=inputs, outputs=output)

unet_model = build_unet()

这个代码创建了一个基础的U-Net架构，你需要配合训练数据集对其进行训练，并在测试数据上做预测来实现图像重建。