matlab黑白照片彩色化代码

黑白照片彩色化是一项复杂的任务，需要使用深度学习方法。以下是一个简单的 Matlab 实现，使用了一个预训练的神经网络模型，可以将黑白照片转换为彩色照片。

首先，你需要下载一个预训练的神经网络模型，比如 Colorful Image Colorization 模型。下载地址为：https://github.com/richzhang/colorization/releases/download/v0.1/colorization_release_v0.1.caffemodel。

然后，你需要编写以下代码：

% 加载模型
model = 'colorization_release_v0.1.caffemodel';
net = importCaffeNetwork(model);

% 读取黑白照片
img = imread('bw_image.jpg');

% 将图像转换为 Lab 格式
lab = rgb2lab(img);

% 提取 L 通道
L = lab(:,:,1);

% 将 L 通道归一化到 [0, 1] 区间
L = L / 100;

% 将 L 通道变形为网络输入的大小
L = imresize(L, net.Layers(1).InputSize(1:2));

% 将 L 通道输入到网络中
ab = predict(net, L);

% 将输出的 ab 通道变形为与 L 通道相同的大小
ab = imresize(ab, size(L));

% 合并 L 和 ab 通道，得到彩色图像
lab_color = cat(3, L, ab);

% 将彩色图像转换为 RGB 格式
rgb = lab2rgb(lab_color) * 255;

% 显示彩色图像
imshow(rgb);

以上代码使用了 Matlab 的深度学习工具箱，其中 `importCaffeNetwork` 函数用于加载预训练的神经网络模型，`predict` 函数用于对输入进行预测。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要进行更多的预处理和后处理，以获得更好的结果。