基于稀疏表示的图像超分辨率重建系统 - MATLAB实现

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了Yang经典稀疏表示超分辨率算法。通过字典学习构建图像稀疏模型，学习高低分辨率图像块映射关系，利用稀疏编码恢复高频细节，实现高质量图像重建。

详 情 说 明

基于稀疏表示的图像超分辨率重建系统

项目介绍

本项目实现了基于稀疏表示与字典学习的图像超分辨率重建经典算法。通过训练高低分辨率图像块对之间的稀疏映射关系，利用稀疏编码技术恢复低分辨率图像中缺失的高频细节信息，实现高质量的超分辨率重建效果。系统能够学习图像的局部特征表示，通过正则化约束优化算法保证重建图像的视觉质量，达到与原始高分辨率场景更接近的恢复效果。

功能特性

• 字典学习模型：实现基于K-SVD等算法的高低频字典联合训练
• 稀疏编码重建：利用OMP等算法求解稀疏系数，恢复高频细节
• 多尺度支持：支持2倍、3倍、4倍等不同缩放因子的超分辨率重建
• 质量评估：提供PSNR、SSIM等客观评价指标计算
• 可视化输出：支持重建过程各阶段的图像结果可视化
• 灵活参数配置：可调整字典大小、稀疏度、迭代次数等关键参数

使用方法

1. 准备训练数据：准备包含高低分辨率图像对的训练数据集
2. 配置参数：设置字典大小、稀疏度约束、缩放因子等参数
3. 训练字典：运行字典学习模块获取高低分辨率超完备字典
4. 图像重建：输入低分辨率图像，执行超分辨率重建算法
5. 结果分析：查看重建图像、评估指标和稀疏表示系数

系统要求

• MATLAB R2016b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式（JPEG、PNG、BMP等）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括训练数据预处理、高低分辨率字典联合学习、输入图像的特征块提取与稀疏编码求解、高频细节重建与图像融合等完整功能。该文件整合了参数初始化、算法迭代优化、结果输出与质量评估等关键模块，通过协调各组件工作完成从低分辨率输入到高分辨率输出的端到端处理。