SRCNN代码解析_test.pdf

在分析上述文件信息时，我们可以从中提炼出一些关键的知识点，它们涉及到了图像超分辨率重建算法SRCNN的代码解析以及测试步骤。以下是对知识点的详细解读： 1. SRCNN的代码测试和执行流程 - SRCNN的初始化：首先通过实例化SRCNN类来创建对象，这通常意味着加载预定义的模型结构和权重。 - 参数初始化：通过train函数来设定训练过程中的参数，例如子图的个数。 - 模型构建：使用build_model函数来定义模型的输入输出格式、初始化超参数、网络结构以及损失函数，并创建一个Saver对象用于保存和恢复模型。 2. 图像预处理步骤 - 输入和输出图片的切割：利用input_setup函数，将输入和输出的图片切割成小块，并将这些小块保存成HDF5文件格式，以便于后续处理。 - 准备数据：调用prepare_data函数返回测试集图片地址列表。这里有一个小错误，提到sess无用，实际上可能是指在当前代码片段中sess变量未被使用。 - 图片路径列表生成：通过glob模块，搜索特定目录下的bmp文件，以形成图片路径列表。 - 预处理图片：选取一张图片作为样本进行处理。首先以YCbCr格式读取图片，默认为灰度图像。然后进行规整化操作，将图片尺寸调整为可以被scale整除的大小。 - 归一化和插值：对图片进行归一化处理，并使用scipy库进行三次插值，分别进行缩小和放大操作。 3. 滑动窗口裁剪和数据格式转换 - 滑动窗口裁剪：为了准备训练数据，将低分辨率图像和高分辨率图像分别裁剪成固定尺寸的小图，并且使用一定的步长进行滑动窗口操作。 - 数据类型重定义和转换：将裁剪后的图像数据进行reshape操作，并转换为numpy类型。 - 制作数据文件：调用make_data函数来制作h5文件，该文件用于保存训练数据集。 4. 模型训练和评估 - 读取数据：从已准备好的HDF5格式中读取测试集数据。 - 优化器和参数初始化：使用tf.train.GradientDescentOptimizer来创建一个优化器，并运行tf.initialize_all_variables()来初始化所有参数。 - 加载训练过的模型参数：通过self.load函数加载之前训练好的模型参数，以便进行后续的测试或进一步的训练。 - 恢复模型：通过get_checkpoint_state和restore函数从checkpoint文件中恢复模型参数。 - 网络输出：通过调用eval函数对测试数据进行预测，并获取网络的输出结果。 - 结果合并和处理：将网络输出的图片进行合并、去除维度以及去除冗余数据。 5. 超分辨率重建概念 -SRCNN是图像超分辨率重建领域的一个重要算法，它的核心思想是通过深度学习的方式重建出高分辨率的图像。 SRCNN通过学习低分辨率到高分辨率的非线性映射，来重建高质量的图像细节。 通过上述步骤的详细解读，我们可以更好地理解SRCNN代码的执行流程以及超分辨率重建的基本原理。在实际应用中，针对图像超分辨率重建的项目，这些知识点都是不可或缺的。