基于FSRCNN的图像超分辨重建算法附Matlab代码

2023-12-22 19:34:08

基于FSRCNN的图像超分辨重建算法附Matlab代码

图像超分辨率重建是计算机视觉领域的一个重要任务,它旨在将低分辨率图像恢复为高分辨率图像。其中,Fast Super-Resolution Convolutional Neural Network(FSRCNN)是一种流行的超分辨率重建算法,它能够以较快的速度实现良好的重建效果。在本文中,我们将详细介绍基于FSRCNN的图像超分辨重建算法,并提供附带Matlab代码。

算法原理:
FSRCNN算法通过训练一个深度卷积神经网络来实现图像的超分辨重建。它主要包括三个关键步骤:提取特征,映射重建和像素转换。

  1. 特征提取:该步骤使用一个卷积层来提取输入图像的特征。这个卷积层通常包含多个滤波器,用于学习图像的不同特征。

  2. 映射重建:在这一步骤中,使用一个映射层来将低分辨率图像映射到高分辨率空间。这个映射层通常由多个卷积层组成,可以学习到低分辨率图像与高分辨率图像之间的映射关系。

  3. 像素转换:最后一步是像素转换,它将映射重建的结果转换为最终的高分辨率图像。这个步骤通常包括一个卷积层和一个像素转换层,用于生成最终的图像。

Matlab代码实现:
以下是基于FSRCNN的图像超分辨重建算法的Matlab代码示例:

% 读取低分辨率图像
lrImage = imread(

文章来源:https://blog.csdn.net/2301_79326930/article/details/132784787
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