基于卷积神经网络的图像超分辨率重建Matlab代码

以下是基于卷积神经网络的图像超分辨率重建的Matlab代码示例：

% 读取低分辨率图像
img = imread('low_res_image.jpg');

% 定义超分辨率因子
scale_factor = 2;

% 将图像转换为 YCbCr 颜色空间
img_ycbcr = rgb2ycbcr(img);

% 提取 Y 分量
img_y = img_ycbcr(:,:,1);

% 对 Y 分量进行双三次插值
img_y_upsampled = imresize(img_y, scale_factor, 'bicubic');

% 构建卷积神经网络模型
layers = [
    imageInputLayer([32 32 1])
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3, 64, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3, 32, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolution2dLayer(3, 1, 'Padding', 'same')
    regressionLayer()];

% 设置训练参数
options = trainingOptions('sgdm', ...
    'MaxEpochs', 50, ...
    'MiniBatchSize', 128, ...
    'InitialLearnRate', 0.001, ...
    'Shuffle', 'every-epoch', ...
    'ValidationData', {XValidate, YValidate}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练卷积神经网络模型
net = trainNetwork(XTrain, YTrain, layers, options);

% 对 Y 分量进行超分辨率重建
img_y_sr = predict(net, img_y_upsampled);

% 将重建后的 Y 分量合并回去
img_ycbcr_sr = img_ycbcr;
img_ycbcr_sr(:,:,1) = img_y_sr;

% 将图像转换回 RGB 颜色空间
img_sr = ycbcr2rgb(img_ycbcr_sr);

% 显示结果
figure;
subplot(1,2,1); imshow(img); title('Low Resolution Image');
subplot(1,2,2); imshow(img_sr); title('Super Resolution Image');

这段代码中，我们首先读取低分辨率图像，然后将其转换为 YCbCr 颜色空间并提取 Y 分量。接下来对 Y 分量进行双三次插值，得到高分辨率的 Y 分量。然后，我们构建一个简单的卷积神经网络模型，使用训练数据对其进行训练，最后使用模型对 Y 分量进行超分辨率重建。最后，将重建后的 Y 分量合并回去并将图像转换回 RGB 颜色空间，最终显示结果。