基于卷积滤波器的MATLAB代码与SRCNN的TensorFlow实现

简介：
本项目对比了在图像超分辨率任务中，使用MATLAB和TensorFlow实现的不同框架效果。具体来说，采用MATLAB实现经典卷积滤波算法，并用TensorFlow复现SRCNN模型，通过实验数据分析两种方法的优劣。 在TensorFlow框架下实现基于深度卷积网络的SRCNN图像超分辨率技术。我们的方法与原论文所述的方法几乎一致。我们使用91个图像的数据集进行训练，并利用Set5数据集作为验证工具。 为了确保测试时能够获得相同放大倍数（2、3和4）的结果大小，我们将测试图片裁剪为最小公倍数尺寸的12部分。同时，我们在地面实况边界的双三次内插测试图中填充了6个像素值以保证其与SRCNN输出结果保持一致。 依据该论文，在放大系数为3时于Set5数据集上实现最佳性能的情况下，滤波器大小设定为9-5-5且使用ImageNet训练数据集的平均PSNR（峰值信噪比）达到32.75dB。然而，我们的模型在经过验证后达到了32.39dB的最佳效果，并采用的是91个图像的数据集、过滤器尺寸为9-1-5以及Y通道进行训练和测试。 当完成12,500轮的训练之后，我们得到了与论文中相同的PSNR值——即32.39 dB。此外，提供了一个使用放大系数为3且基于91个图像的数据集预训练模型。请注意，在此过程中我们仅对Y通道进行了训练和测试操作；如果需要在三个颜色通道（如YCbCr或RGB）上进行实验，则需相应调整设置。