图像超分辨率重建python复现

图像超分辨率重建是指将低分辨率图像通过算法处理，得到高分辨率图像的过程。以下是一个基于Python的图像超分辨率重建的简单实现：

首先，我们需要导入一些必要的库：

import numpy as np
import cv2
from skimage.measure import compare_psnr

然后，我们读取一张低分辨率的图像，并将其展示出来：

img_lr = cv2.imread('low_resolution_image.jpg')
cv2.imshow('Low Resolution Image', img_lr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

接着，我们使用双三次插值的方式将低分辨率图像放大到目标分辨率，并展示出来：

img_bicubic = cv2.resize(img_lr, None, fx=3, fy=3, interpolation=cv2.INTER_CUBIC)
cv2.imshow('Bicubic Interpolation Image', img_bicubic)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

接下来，我们使用OpenCV中的超分辨率算法实现图像的超分辨率重建：

# 创建超分辨率算法对象
sr = cv2.dnn_superres.DnnSuperResImpl_create()

# 选择算法模型
sr.readModel('EDSR_x3.pb')
sr.setModel('edsr', 3)

# 对低分辨率图像进行超分辨率重建
img_sr = sr.upsample(img_lr)

# 展示结果
cv2.imshow('Super Resolution Image', img_sr)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

最后，我们计算超分辨率重建图像与原始高分辨率图像之间的PSNR值，并输出结果：

img_hr = cv2.imread('high_resolution_image.jpg')

psnr = compare_psnr(img_hr, img_sr)
print('PSNR:', psnr)

这是一个简单的图像超分辨率重建的Python实现。当然，实现一个高质量的图像超分辨率重建算法需要更加深入的研究和实践。