C# Bitmap图像超分辨率重建

在C#中实现图像超分辨率重建可以使用深度学习技术，例如使用卷积神经网络（CNN）进行图像超分辨率重建。以下是一个简单的示例：

using System;
using System.Drawing;
using System.Drawing.Imaging;
using System.IO;
using Keras;
using Keras.Models;
using Numpy;

class Program
{
    static void Main()
    {
        // 加载训练好的模型
        var model = Sequential.ModelFromJson(File.ReadAllText("model.json"));
        model.LoadWeights("model.h5");

        // 读取输入图像
        Bitmap inputImage = new Bitmap("input.jpg");

        // 将输入图像转换为numpy数组
        var inputArray = ConvertBitmapToArray(inputImage);

        // 将输入图像传递给模型进行超分辨率重建
        var outputArray = model.Predict(inputArray).AsScalar();

        // 将输出数组转换为图像
        Bitmap outputImage = ConvertArrayToBitmap(outputArray, inputImage.Width * 2, inputImage.Height * 2);

        // 保存输出图像
        outputImage.Save("output.jpg", ImageFormat.Jpeg);
    }

    static NDarray ConvertBitmapToArray(Bitmap bitmap)
    {
        var imageArray = new NDarray(bitmap.Height, bitmap.Width, 3);
        for (int y = 0; y < bitmap.Height; y++)
        {
            for (int x = 0; x < bitmap.Width; x++)
            {
                Color pixel = bitmap.GetPixel(x, y);
                imageArray[y, x, 0] = pixel.R;
                imageArray[y, x, 1] = pixel.G;
                imageArray[y, x, 2] = pixel.B;
            }
        }
        return imageArray;
    }

    static Bitmap ConvertArrayToBitmap(NDarray array, int width, int height)
    {
        Bitmap bitmap = new Bitmap(width, height);
        for (int y = 0; y < height; y++)
        {
            for (int x = 0; x < width; x++)
            {
                Color pixel = Color.FromArgb((int)array[y, x, 0], (int)array[y, x, 1], (int)array[y, x, 2]);
                bitmap.SetPixel(x, y, pixel);
            }
        }
        return bitmap;
    }
}

在这个示例中，我们加载了一个预训练的模型并使用它对输入的图像进行超分辨率重建。输入图像和输出图像都是以Bitmap对象的形式处理的，而模型的输入和输出是以numpy数组的形式处理的。我们通过ConvertBitmapToArray和ConvertArrayToBitmap函数来进行Bitmap对象和numpy数组之间的转换。最后，将输出图像保存到output.jpg中。

请注意，这只是一个简单的示例，实际的图像超分辨率重建任务可能需要更复杂的模型和更多的数据处理步骤。您可以根据自己的需求和数据集来调整和改进这个示例。