MATLAB实现基于BTV及改进BTV算法的多帧超分辨率重建系统

资 源 简 介

本项目实现Fast_and_Robust_Multi-Frame_Super-Resolution论文核心算法，包含传统BTV正则化方法及其改进版本，适用于多帧图像超分辨率重建，提升图像质量与鲁棒性。

详 情 说 明

基于BTV及改进BTV算法的多帧超分辨率重建系统

项目介绍

本项目实现了《Fast_and_Robust_Multi-Frame_Super-Resolution》论文中的核心算法，包含传统的双边全变分（Bilateral Total Variation, BTV）正则化方法和改进的BTV算法。系统能够处理多帧低分辨率图像序列，通过运动估计、图像配准和正则化优化等步骤，重建出高质量的高分辨率图像。改进算法在传统BTV基础上显著增强了噪声鲁棒性和边缘保持能力。

功能特性

• 多帧图像处理：支持多帧低分辨率图像序列作为输入
• 两种核心算法：实现传统BTV正则化方法和改进的加权BTV正则化优化算法
• 运动估计与配准：采用先进的运动估计技术实现图像序列的精确配准
• 参数可配置：支持超分辨率放大倍数、正则化权重、迭代次数等参数灵活配置
• 质量评估：输出PSNR、SSIM等客观图像质量评价指标
• 结果可视化：提供运动估计矢量场、迭代收敛曲线等处理过程可视化

使用方法

输入要求

1. 低分辨率图像序列：多帧相同场景的低分辨率图像，支持JPG、PNG、TIFF等常见格式
2. 超分辨率参数：指定放大倍数（如2倍、4倍等）
3. 算法参数配置：包括正则化权重、迭代次数、噪声水平估计等
4. 可选参数：初始运动估计参数（平移、旋转等）

输出结果

1. 重建的高分辨率图像：单帧高质量重建结果
2. 中间处理结果：运动估计矢量场、配准后的图像序列
3. 性能指标：PSNR、SSIM等质量评价参数
4. 可视化结果：迭代收敛曲线、不同算法的对比分析

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 建议内存：8GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统核心处理流程，包含图像序列读取与预处理、运动参数估计与图像配准、超分辨率重建算法实现（涵盖传统BTV及改进BTV两种方法）、重建结果的质量评估与指标计算，以及处理过程与结果的可视化输出功能。该文件通过模块化设计实现了从输入到输出的完整处理链路。