MATLAB图像超分辨率重建系统

资 源 简 介

基于MATLAB的图像超分辨率重建系统，通过GUI界面实现低分辨率图像的高质量放大。系统包含预处理、特征提取、重建和评估模块，支持自定义放大倍数，为用户提供便捷的图像增强解决方案。

详 情 说 明

基于MATLAB的图像超分辨率重建系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的图像超分辨率重建系统，能够将低分辨率图像重建为高分辨率图像。系统集成了图像预处理、特征提取、重建处理和结果评估等模块，提供了基于插值算法、深度学习超分辨率网络(SRCNN)以及基于样例的重建方法等多种技术方案。用户可通过直观的GUI界面选择输入图像并设置参数，系统将自动完成超分辨率重建过程，并提供详细的质量评估。

功能特性

• 多算法支持：集成双三次插值、SRCNN深度学习网络和基于样例的重建方法
• 用户友好界面：提供图形化操作界面，支持参数设置和实时预览
• 质量评估：自动计算PSNR和SSIM指标，量化重建效果
• 灵活输入输出：支持常见图像格式，可自定义输出格式和放大倍数
• 实时对比：提供重建前后图像对比展示，直观显示重建效果

使用方法

1. 运行main.m启动系统
2. 通过界面选择输入图像文件
3. 设置期望的放大倍数（2倍/3倍/4倍）
4. 选择重建算法（插值/SRCNN/基于样例）
5. 点击"开始重建"按钮执行超分辨率处理
6. 查看重建结果、质量指标和对比图
7. 保存输出图像（可选格式：JPG/PNG等）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 推荐配置：4GB以上内存，支持CUDA的GPU（可选，用于加速深度学习推理）

文件说明

主程序文件整合了系统核心功能，包括用户界面初始化、图像加载与预处理、超分辨率算法调度、重建结果生成与质量评估等模块。通过图形化界面响应用户交互，实现参数设置、算法选择、图像显示和结果保存等完整流程，同时负责协调各功能模块的数据传递与执行顺序。