基于MATLAB的超分辨率POCS算法实现与图像修复验证系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于投影到凸集集合理论(POCS)的超分辨率图像重建。通过迭代投影处理，系统能够从低分辨率图像序列中恢复高分辨率图像，有效应对运动模糊、噪声和欠采样问题，并支持多帧配准与点扩散函数建模。

详 情 说 明

超分辨率POCS算法实现与图像修复验证系统

项目介绍

本项目基于投影到凸集集合（POCS）理论，实现了多帧图像序列的超分辨率重建。通过迭代投影技术，将低分辨率图像序列映射到高分辨率网格上，有效克服运动模糊、噪声和欠采样问题，显著提升图像空间分辨率并保持边缘细节清晰度。系统集成了图像配准、PSF建模、约束优化和量化评估等功能模块，为图像超分辨率研究提供了完整的算法验证平台。

功能特性

• 多帧图像配准：支持平移和旋转运动估计，实现低分辨率图像序列的精确对齐
• PSF建模：可自定义点扩散函数参数，模拟实际成像系统的模糊特性
• 凸集约束优化：集成数据一致性、能量平滑性和振幅边界等多重约束条件
• 迭代重建算法：基于POCS理论实现高分辨率图像的逐步优化重建
• 量化评估体系：提供PSNR、SSIM指标和收敛曲线等多维度性能评估
• 灵活参数配置：支持放大倍数（2x/4x/8x）、迭代次数和收敛阈值等参数调整

使用方法

1. 数据准备：将低分辨率图像序列（BMP/PNG/JPG格式）置于指定输入目录
2. 参数设置：在配置文件中指定PSF矩阵、运动参数、噪声模型和重建参数
3. 执行重建：运行主程序启动超分辨率重建流程
4. 结果分析：查看生成的高分辨率图像及量化评估指标，验证重建效果

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018a或更高版本
• 内存需求：≥8GB RAM（建议16GB用于大尺寸图像处理）
• 存储空间：≥1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了超分辨率重建的核心流程，包括低分辨率图像序列的读取与预处理、基于运动估计的多帧图像配准、点扩散函数的建模与应用、POCS迭代投影算法的执行与控制、重建结果的量化评估与可视化输出等功能模块，实现了从数据输入到结果输出的完整处理链路。