MATLAB深度学习图像超分辨率重建工具箱

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现单幅图像超分辨率重建，利用卷积神经网络将低分辨率图像重建为高质量高分辨率图像。支持2x、4x、8x等多种放大倍数，适用于图像增强与细节恢复场景。

详 情 说 明

基于深度学习的单幅图像超分辨率重建系统

项目介绍

本项目实现基于深度学习的图像超分辨率重建功能，能够将低分辨率图像重建为高分辨率版本。系统采用先进的深度卷积神经网络技术，通过学习低分辨率与高分辨率图像之间的映射关系，有效恢复图像细节信息，显著提升图像质量。系统支持多种放大倍数选择，包含完整的预处理、特征提取、重建和后处理流程。

功能特性

• 多倍数支持：支持2倍、4倍、8倍等多种放大倍数选择
• 格式兼容：支持JPG、PNG、BMP等多种图像格式输入输出
• 色彩模式：兼容灰度图和RGB彩色图像处理
• 质量评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评估指标
• 性能统计：输出处理时间等性能统计信息
• 可视化对比：提供输入输出图像的对比可视化显示

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的低分辨率图像放置在指定目录
2. 设置参数：选择所需的放大倍数（2、4或8倍）
3. 运行系统：执行主程序开始超分辨率重建处理
4. 查看结果：获取重建后的高分辨率图像及质量评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 内存：建议8GB以上
• 存储空间：至少1GB可用空间
• 深度学习框架：需安装相应深度学习库

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了图像加载与格式转换、分辨率参数配置与验证、深度神经网络模型的前向推理计算、超分辨率重建算法的执行、图像质量指标的自动评估与分析、处理过程的计时与性能统计，以及重建结果的可视化展示与对比功能。该文件作为系统的主要入口，协调各模块协同工作，确保整个超分辨率重建流程的完整执行。