MATLAB实现的基于分块匹配的超分辨率图像复原系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过分块匹配算法实现超分辨率图像复原。系统预先构建高-低分辨率图像块数据库，输入低分辨率图像后自动分块匹配并重建高分辨率结果。适用于图像增强与细节复原场景。

详 情 说 明

基于分块匹配的超分辨率图像复原系统

项目介绍

本项目实现了一种基于样本库的超分辨率图像复原算法。系统通过将样本库中的高分辨率图像及其对应的低分辨率图像进行分块处理，建立高-低分辨率图像块的对应关系数据库。对于输入的低分辨率图像，系统通过特征匹配在样本库中寻找最相似的图像块，并将其替换为对应的高分辨率块，最终通过块融合技术重建出完整的高分辨率图像。

功能特性

• 图像分块处理：将训练图像和输入图像均匀分割为1024个小块
• 特征匹配检索：通过特征提取与匹配算法在样本库中寻找最相似的低分辨率块
• 高分辨率重建：将匹配到的高分辨率块进行融合，重建出完整的高分辨率图像
• 结果可视化：可选显示块匹配对应关系
• 质量评估：提供PSNR、SSIM等客观评价指标

使用方法

训练阶段

准备包含成对的高分辨率图像和对应低分辨率图像的样本库（建议使用PNG/JPG格式，尺寸统一）

预测阶段

输入经过双三次降采样的低分辨率图像（单张输入，尺寸需与训练样本保持一致），系统将输出：

1. 重建的高分辨率图像（与样本库高分辨率图像同尺寸）
2. 匹配过程可视化结果（可选）
3. 复原质量评估指标

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存：8GB以上
• 支持常见图像格式（PNG、JPG等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心流程控制，包括图像分块处理、特征数据库构建、块匹配检索算法执行、高分辨率图像重建以及结果评估与可视化输出等功能模块的协调运行。