超分辨率重建中的PSNR计算及Bicubic插值

超分辨率重建是指通过使用算法和技术将低分辨率图像提升到高分辨率的过程。在超分辨率重建中，评估图像质量的一项重要指标是峰值信噪比（PSNR）。本文将详细介绍PSNR的计算方法，并提供使用Bicubic插值进行超分辨率重建的源代码示例。

PSNR的计算方法如下：

1. 将原始高分辨率图像表示为I_hr，重建的超分辨率图像表示为I_sr。
2. 将两幅图像的像素值范围从[0, 255]映射到[0, 1]，即将每个像素值除以255。
3. 计算均方误差（MSE）：
   MSE = Σ[Σ(I_hr(x, y) - I_sr(x, y))^2] / (M * N)
   其中，I_hr(x, y)和I_sr(x, y)分别表示原始高分辨率图像和超分辨率图像在像素位置(x, y)处的像素值，M和N分别表示图像的宽度和高度。
4. 计算PSNR：
   PSNR = 10 * log10((1^2) / MSE)

下面是使用Bicubic插值进行超分辨率重建的Python代码示例：

import cv2
import numpy as np

def bicubic_interpolation