图像超分辨率重建代码python

图像超分辨率重建（Super-Resolution, SR）是将低分辨率图像提升到高分辨率的技术，常用于增强图像质量或从有限的信息中恢复细节。在Python中，有许多库和方法可以用来实现图像超分辨率，其中最常用的是使用深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）。以下是一个简单的步骤和使用Python（如PyTorch）实现的基本框架：

1. 导入必要的库：

import torch
import torchvision
from torch.utils.data import DataLoader
from torchvision.transforms import ToTensor
from models.srgan import Generator

这里`models.srgan`通常指的是使用SRCNN (Super-Resolution Convolutional Neural Network) 或 SRGAN (Super-Resolution Generative Adversarial Networks) 架构的模型。

2. 加载数据集：

# 使用如 DIV2K 数据集
train_dataset = DIV2KTrainDataset('path/to/div2k', upscale_factor=4)
dataloader = DataLoader(train_dataset, batch_size=16, shuffle=True, transform=ToTensor())

3. 创建并加载模型：

model = Generator(upscale_factor=4)
model.load_state_dict(torch.load('path/to/pretrained_model.pth'))
model.eval()

4. 实现超分辨率重建：

def upscale_image(image):
    with torch.no_grad():
        output = model(image)
    return output

# 示例用法：
low_res_image = next(iter(dataloader))  # 获取单个批次的低分辨率图像
high_res_image = upscale_image(low_res_image)

5. 可视化结果：

import torchvision.utils as vutils
vutils.save_image(high_res_image, 'output.jpg')