红外超分辨率重建代码

当然，我可以为您提供红外超分辨率重建的示例。在这里，我将使用Python和OpenCV库来实现这个功能。请注意，以下代码仅供参考，您可能需要根据具体情况进行修改和调整。

import cv2
import numpy as np

def infrared_super_resolution(image_path):
    # 加载原始图像
    image = cv2.imread(image_path)

    # 将图像转换为灰度
    gray = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2GRAY)

    # 使用双线性插值对图像进行上采样
    upsampled = cv2.resize(gray, None, fx=2, fy=2, interpolation=cv2.INTER_LINEAR)

    # 使用高斯模糊对上采样图像进行平滑
    blurred = cv2.GaussianBlur(upsampled, (0, 0), 2)

    # 将原始图像与平滑后的图像相减得到细节图像
    details = cv2.subtract(gray, blurred)

    # 将细节图像与上采样图像相加得到超分辨率图像
    super_res = cv2.add(upsampled, details)

    return super_res

# 示例用法
image_path = 'input_image.png'
super_res_image = infrared_super_resolution(image_path)
cv2.imwrite('output_image.png', super_res_image)

请注意，这只是一个简单的示例代码，可能无法适用于所有情况。如果您有特定的需求，可能需要对代码进行进一步的调整和优化。此外，为了运行这段代码，您需要安装Python和OpenCV库，并提供输入图像的路径。

希望对您有所帮助！如果您有任何其他问题，请随时提问。