25、图像超分辨率：从理论到实践

图像超分辨率：从理论到实践

在图像超分辨率领域，SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）是一种经典且有效的方法。本文将详细介绍SRCNN的相关内容，包括参数设置、数据集构建、网络架构、训练过程以及如何使用训练好的模型提高图像分辨率。

1. 参数设置

在开始之前，我们需要初始化一些重要的参数，这些参数将影响整个SRCNN的训练和运行过程。以下是相关代码：

# initialize the batch size and number of epochs for training
BATCH_SIZE = 128
NUM_EPOCHS = 10

# initialize the scale (the factor in which we want to learn how to
# enlarge images by) along with the input width and height dimensions
# to our SRCNN
SCALE = 2.0
INPUT_DIM = 33

# the label size should be the output spatial dimensions of the SRCNN
# while our padding ensures we properly crop the label ROI
LABEL_SIZE = 21
PAD = int((INPUT_DIM - LABEL_SIZE) / 2.0)

# the stride controls the step size of our sli