本文介绍了使用深度学习技术，特别是卷积神经网络（CNN）、残差学习和对抗生成网络（GAN），来实现图像超分辨率增强的方法。通过数据集准备、模型设计、训练以及测试应用四个步骤，提供了Matlab源码实现，使得读者能够理解和应用该技术进行图像处理。
基于深度学习的图像超分辨率增强——Matlab源码实现
在数字图像处理领域，对于无法获得高像素密度原始图像的情况下，如何通过降采样后的低分辨率图像还原出原始高分辨率图像一直是一个热门的研究方向。对于这个问题，我们可以使用图像超分辨率技术进行解决。
本文将介绍一种利用深度学习技术实现图像超分辨率增强的方法，并提供相应的Matlab源代码实现。具体步骤如下：
- 数据集准备
我们选取包含大量高分辨率图像的数据集，并将其降采样得到一组低分辨率图像作为输入数据。同时，我们需要构建一个包含输入和输出对应关系的训练集。
- 模型设计
我们选择使用卷积神经网络（CNN）作为主要框架，并根据实际需求调整网络结构。在此基础上，我们引入残差学习和对抗生成网络（GAN）等技术进行网络优化和加速。
- 训练模型
我们使用训练集对模型进行训练，并对模型进行评估。同时为了避免过拟合，我们使用dropout和L2正则化等技术进行优化。
- 测试与应用
经过训练后的模型可以用来对新的低分辨率图像进行处理，得到对应的高分辨率图像输出。同时，我们还可以使用模型对超分辨率视频处理进行拓展应用。
下面给出相应的Matlab源代码实现：
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