超分辨率重建是计算机视觉领域中一个重要的任务，其目标是通过提高低分辨率图像的质量和细节来生成高分辨率图像。在这篇文章中，我将介绍一种被誉为超分辨率重建开山之作的算法——SRCNN（Super-Resolution Convolutional Neural Network）。我将详细解释SRCNN的原理，并提供相应的源代码。
SRCNN是一种基于深度学习的超分辨率重建算法，它通过训练一个深度卷积神经网络来实现图像的超分辨率重建。SRCNN的网络结构相对简单，但在实践中取得了令人印象深刻的结果。
SRCNN的网络结构包含三个主要的部分：卷积层、非线性映射层和重建层。首先，输入图像经过卷积层，该层使用多个卷积核来提取图像的特征。接下来，特征图通过非线性映射层，该层使用ReLU（修正线性单元）等激活函数来增加网络的非线性能力。最后，通过重建层，将特征图映射回高分辨率图像。
下面是SRCNN的源代码示例：
import tensorflow as tf
def srcnn(input_shape):
model = tf.ker