MATLAB实现的基于Huber-Markov模型的多帧图像超分辨率重建系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现了多帧图像的超分辨率重建，通过图像配准、融合与Huber-Markov正则化处理，结合最大似然估计，有效提升图像分辨率并保持边缘细节。适用于低分辨率图像序列的高质量重建。

详 情 说 明

基于Huber-Markov模型与最大似然估计的多帧图像超分辨率重建系统

项目介绍

本项目实现多帧图像的超分辨率重建功能，通过对同一场景的多帧低分辨率图像序列进行配准、融合和重建，生成高质量的高分辨率图像。系统采用Huber-Markov随机场正则化方法处理图像边缘保持问题，结合最大似然估计算法优化重建质量。该系统特别适合用于学习图像超分辨率的核心原理和技术实现。

功能特性

• 多帧图像配准与运动补偿：精确对齐多帧低分辨率图像序列
• Huber-Markov正则化：有效保持图像边缘清晰度，减少重建伪影
• 最大似然估计优化：通过统计优化方法提升重建图像质量
• 自适应分辨率提升：支持2-4倍分辨率提升，输出高质量高分辨率图像
• 多格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式

使用方法

1. 准备输入图像：收集同一场景的5-20帧低分辨率图像（建议分辨率64×64至256×256）
2. 配置参数：根据需求设置分辨率提升倍数和重建参数
3. 执行重建：运行主程序处理图像序列
4. 获取结果：系统将生成高质量PNG格式的高分辨率重建图像

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（推荐8GB以上）
• 支持常见图像格式的读写操作

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括多帧图像序列的读取与预处理、基于运动估计的图像配准操作、利用最大似然估计框架的重建算法实现、结合Huber-Markov随机场模型的正则化处理以保持图像边缘质量，以及最终的高分辨率图像生成与输出功能。该文件实现了从低分辨率输入到高分辨率输出的完整处理链路。