MATLAB实现的POCS超分辨率图像重建系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，采用凸集投影(POCS)算法实现超分辨率图像重建。系统通过多帧低分辨率图像序列，结合运动估计和点扩散函数建模，经过迭代优化重建出高质量高分辨率图像。支持完整的图像预处理和参数配置流程。

详 情 说 明

基于POCS算法的超分辨率图像重建系统

项目介绍

本项目实现了一套完整的基于凸集投影（POCS）算法的超分辨率图像重建系统。系统通过处理多帧低分辨率图像序列，利用先进的POCS迭代算法重建出高质量的高分辨率图像。相比网上常见的残缺实现，本项目提供了完整的子程序模块和完整的算法流程，包括图像预处理、运动参数估计、点扩散函数建模、POCS迭代重建、重建质量评估等全流程功能。

功能特性

• 完整的算法流程：实现从输入到输出的完整超分辨率重建流程
• 多帧图像处理：支持多帧低分辨率图像序列作为输入
• 灵活的参数配置：可调节迭代次数、收敛阈值、放大倍数等关键参数
• 多种点扩散函数：支持高斯模糊、运动模糊等多种模糊核模型
• 运动估计精度：采用先进的图像配准与运动估计技术
• 重建质量评估：提供PSNR、SSIM等客观质量指标评估
• 过程可视化：实时显示迭代过程和收敛曲线
• 性能监控：记录重建时间和内存使用等运行参数

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、BMP等常见格式
2. 系统参数配置：包括迭代次数、收敛阈值、放大倍数（通常2-4倍）
3. 点扩散函数参数：模糊核大小和类型（高斯模糊、运动模糊等）
4. 运动估计参数：配准算法相关参数

输出结果

1. 高分辨率重建图像：具有更高空间分辨率的重建结果
2. 重建过程可视化：每次迭代的重建结果和收敛曲线显示
3. 质量评估报告：包含PSNR、SSIM等客观质量指标
4. 算法性能数据：重建时间、内存使用等运行参数

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 建议内存：4GB以上
• 磁盘空间：至少500MB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，负责协调整个超分辨率重建过程的执行。其主要功能包括：初始化系统参数配置，读取并预处理输入的低分辨率图像序列，执行精确的运动估计和图像配准操作，建立适当的点扩散函数模型，运行POCS迭代重建算法的核心循环，实时监控收敛状态并生成可视化结果，最终输出高质量的重建图像并完成全面的质量评估报告。该文件通过模块化设计实现了各功能组件的高效协同工作，确保算法流程的完整性和稳定性。