当前位置: 首页 > news >正文

MATLAB实现单帧图像超分辨率重建

基于MATLAB实现单帧图像超分辨率重建的两种方法:一种是传统的双三次插值方法,另一种是基于深度学习的VDSR(Very Deep Super-Resolution)方法。

方法一:双三次插值方法

双三次插值是一种传统的图像放大方法,通过计算相邻像素的加权平均值来生成新的像素值,从而提高图像分辨率。以下是MATLAB实现代码:

% 读取低分辨率图像
Ilowres = imread('lowres_image.jpg'); % 替换为你的低分辨率图像路径
Ilowres = im2double(Ilowres);% 设置目标分辨率
targetSize = [512, 512]; % 替换为目标分辨率大小% 使用双三次插值放大图像
Ibicubic = imresize(Ilowres, targetSize, 'bicubic');% 显示结果
figure;
subplot(1, 2, 1);
imshow(Ilowres);
title('低分辨率图像');subplot(1, 2, 2);
imshow(Ibicubic);
title('双三次插值后的高分辨率图像');

方法二:基于VDSR的深度学习方法

VDSR是一种基于卷积神经网络的超分辨率重建方法,能够学习低分辨率和高分辨率图像之间的映射关系。以下是基于MATLAB实现VDSR网络进行超分辨率重建的步骤:

1. 准备预训练的VDSR网络

MATLAB提供了预训练的VDSR网络模型,可以直接加载使用。如果需要训练自己的VDSR网络,可以参考相关教程。

% 加载预训练的VDSR网络
load('trainedVDSR-Epoch-100-ScaleFactors-234.mat'); % 预训练模型文件

2. 读取低分辨率图像并转换为YCbCr颜色空间

VDSR网络仅使用亮度通道进行训练,因此需要将图像转换为YCbCr颜色空间。

% 读取低分辨率图像
Ilowres = imread('lowres_image.jpg'); % 替换为你的低分辨率图像路径
Ilowres = im2double(Ilowres);% 转换为YCbCr颜色空间
Iycbcr = rgb2ycbcr(Ilowres);
Iy = Iycbcr(:,:,1); % 提取亮度通道
Icb = Iycbcr(:,:,2); % 提取色度通道Cb
Icr = Iycbcr(:,:,3); % 提取色度通道Cr

3. 使用双三次插值放大亮度通道

将亮度通道放大到目标分辨率大小,以便与VDSR网络的输出进行融合。

% 设置目标分辨率
targetSize = [512, 512]; % 替换为目标分辨率大小% 使用双三次插值放大亮度通道
Iy_bicubic = imresize(Iy, targetSize, 'bicubic');

4. 使用VDSR网络预测残差图像

将放大后的亮度通道输入VDSR网络,预测残差图像。

% 使用VDSR网络预测残差图像
Iresidual = activations(net, Iy_bicubic, 'FinalRegressionLayer'); % 获取网络输出的残差图像
Iresidual = double(Iresidual);

5. 重建高分辨率图像

将残差图像加到放大后的亮度通道上,得到最终的高分辨率亮度通道。

% 重建高分辨率亮度通道
Isr = Iy_bicubic + Iresidual;

6. 将高分辨率亮度通道与色度通道合并

将重建的高分辨率亮度通道与放大后的色度通道合并,并转换回RGB颜色空间。

% 放大色度通道
Icb_bicubic = imresize(Icb, targetSize, 'bicubic');
Icr_bicubic = imresize(Icr, targetSize, 'bicubic');% 合并通道并转换回RGB颜色空间
Ivdsr = ycbcr2rgb(cat(3, Isr, Icb_bicubic, Icr_bicubic));% 显示结果
figure;
subplot(1, 3, 1);
imshow(Ilowres);
title('低分辨率图像');subplot(1, 3, 2);
imshow(Ibicubic);
title('双三次插值后的高分辨率图像');subplot(1, 3, 3);
imshow(Ivdsr);
title('VDSR重建的高分辨率图像');

参考代码 单帧图像超分辨率重建 www.youwenfan.com/contentcnh/78810.html

总结

双三次插值方法简单快速,但重建效果有限,可能会丢失一些高频细节。基于VDSR的深度学习方法能够学习图像的细节特征,重建出更清晰、更接近真实高分辨率图像的结果,但需要预训练的网络模型和一定的计算资源。

http://www.hskmm.com/?act=detail&tid=9688

相关文章:

  • 绕过安全控制安装第三方软件
  • 详细介绍:认知语义学意象图式对人工智能自然语言处理中隐喻分析的影响与启示
  • 完整教程:LeetCode 刷题【81. 搜索旋转排序数组 II、82. 删除排序链表中的重复元素 II、83. 删除排序链表中的重复元素】
  • 软件体系结构概论 1章
  • vLLM常用参数解释
  • 故障处理:ORA-00600 2252故障处理
  • Android 平台 MAUI 应用更新服务
  • SQL脚本:查询指定SQL的统计信息(cursor,awr)
  • 逆向分析之if语句与循环语句的分析
  • 读书笔记:索引组织表(IOT):让数据库查询飞起来的黑科技
  • 损失曲线出现先下降后上升
  • 【IEEE出版】第六届信息科学与并行、分布式处理国际学术会议(ISPDS 2025)
  • *控制线设计
  • 索引器的用法
  • 《sklearn机器学习——特征提取》 - 指南
  • Windows 10 11 Boot Fix
  • ubuntu 安装 milvus
  • 面向多模态检索的向量数据库对比分析和技术选型:Elasticsearch、Milvus、Pinecone、FAISS、Chroma、PGVector、Weaviate、Qdrant
  • 单词翻转
  • 终结AI幻觉:Amazon Bedrock如何用形式化方法重塑可信AI
  • 我代表编程导航,向大家道歉!
  • cf div2 1051 E(视角转换,构造+思维)
  • 从“被动监控”到“主动优化”:MyEMS 重构能源管理价值的路径
  • phoenix 导出sql执行结果到文件中
  • 论文解读-《Graph Retrieval-Augmented Generation A Survey》 - zhang
  • AI编程问题处理与传统网页搜索对比分析
  • APP 内测分发的核心逻辑与流程,虾分发让效率翻倍
  • WPF Canvas 网格线背景样式
  • C++ 最开始的地方
  • ClkLog埋点与用户行为分析系统:架构升级与性能全面提升