使用matlab搭建一个小型的卷积神经网络，做tif图像的超分

在MATLAB中搭建一个小型的卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）用于图像超分辨率（Super-Resolution，SR），通常涉及以下几个步骤：

1. **安装工具箱**：
确保已经安装了Deep Learning Toolbox，这是MATLAB中处理深度学习任务的基础。

2. **数据准备**：
导入TIFF图像，并将其转换为适合训练的格式，如将低分辨率图像和高分辨率图像配对成一对输入输出样本。

3. **构建模型结构**：
使用`layerGraph`函数创建一个空的图层结构，然后添加卷积层（例如`conv2dLayer`）、池化层（`maxPooling2dLayer`）、激活层（如`reluLayer`）以及上采样层（如`upsampleLayer`）来构造一个基本的SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）模型。

4. **设置参数**：
设置网络层数、卷积核大小、学习率等参数。

5. **编译模型**：
使用`trainingOptions`设置训练选项，如优化器（SGD或其他）、损失函数（常用的有均方误差MSE）等，并通过`trainNetwork`函数开始训练。

% 示例代码
inputSize = [32 32]; % 低分辨率图像尺寸
outputSize = [64 64]; % 高分辨率图像尺寸
numFilters = 64; % 卷积核的数量

layers = [
    imageInputLayer(inputSize)
    convolution2dLayer(numFilters, 9) % 使用大感受野
    reluLayer
    upsampling2dLayer(2) % 上采样
    convolution2dLayer(numFilters / 2, 3)
    reluLayer
    convolution2dLayer(1, 3)
    regressionLayer(outputSize)
];

options = trainingOptions('adam', ... % 使用Adam优化器
    'MiniBatchSize', 16,
    'MaxEpochs', 100,
    'Shuffle','every-epoch',
    'Verbose', false);

net = trainNetwork(trainData, layers, options);

6. **测试和评估**：
使用测试集对模型进行验证，计算PSNR（Peak Signal-to-Noise Ratio）或SSIM（Structural Similarity Index）等指标评估模型性能。