MATLAB实现的基于边缘导向插值的图像超分辨率重构系统

资 源 简 介

本项目在MATLAB中实现了《New Edge-Directed Interpolation》论文中的边缘导向插值算法，通过分析图像边缘方向自适应选择插值路径，有效减少传统方法产生的锯齿和模糊现象，显著提升图像放大质量。

详 情 说 明

基于边缘导向插值的图像超分辨率重构系统

项目介绍

本项目实现了《New Edge-Directed Interpolation》论文中提出的边缘导向插值算法，专门用于图像的超分辨率放大处理。传统插值方法（如双线性、双三次插值）在放大图像时容易产生锯齿效应和模糊现象，而本系统通过分析图像的边缘方向信息，自适应地选择插值方向，显著提升了放大后图像的视觉质量。

功能特性

• 边缘导向插值：采用先进的边缘方向检测技术，精准识别图像边缘走向
• 自适应插值核：根据局部边缘特征动态选择最优插值策略
• 方向一致性优化：通过约束条件保持边缘方向的连贯性
• 多格式支持：兼容JPEG、PNG、BMP等常见图像格式
• 灵活缩放倍数：支持2倍、4倍等整数倍放大操作
• 色彩空间保持：完整保留原始图像的色彩信息
• 诊断输出：提供插值过程参数报告，包括边缘方向分布图和插值权重矩阵

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像满足分辨率要求（64×64至4096×4096像素）
2. 设置参数：指定缩放倍数（默认为2倍）
3. 执行重构：运行主程序处理图像
4. 获取结果：系统将输出高质量PNG格式的超分辨率图像

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（处理高分辨率图像建议8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写功能

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括图像读取与格式验证、边缘方向场的计算与优化、基于方向信息的自适应插值执行、色彩空间的处理与保持，以及最终结果的可视化输出与参数报告生成。该文件作为整个系统的入口点，协调各算法模块协同工作，确保超分辨率重构过程的完整性和准确性。