基于L1L2自适应正则化的超分辨率图像重建MATLAB项目

资 源 简 介

本项目实现了一个基于L1和L2范数自适应正则化的超分辨率图像重建MATLAB程序，能够将低分辨率图像转换为高分辨率图像。系统通过自适应正则化方法有效增强细节并抑制噪声和伪影，适用于图像处理研究与应用。

详 情 说 明

基于L1L2范数自适应正则化的超分辨率图像重建系统

项目介绍

本项目开发了一种基于L1和L2范数结合的自适应正则化超分辨率图像重建系统。该系统能够将低分辨率图像转换为高分辨率图像，通过创新的自适应正则化方法，在增强图像细节的同时有效抑制噪声和伪影。系统能够根据图像内容和噪声水平自动调整正则化参数，实现图像保真度和纹理细节的最佳平衡。

功能特性

• 自适应正则化: 结合L1和L2范数的优势，自适应调整正则化参数
• 细节增强: 有效提升图像分辨率的同时保持边缘和纹理细节
• 噪声抑制: 智能抑制重建过程中产生的噪声和伪影
• 多格式支持: 支持PNG、JPEG、BMP等常见图像格式
• 灵活配置: 允许用户指定放大倍数和正则化参数范围
• 色彩保真: 保持原始图像的灰度或RGB色彩格式

使用方法

1. 准备低分辨率图像文件（支持灰度或RGB格式）
2. 运行主程序
3. 根据提示输入以下参数：

- 输入图像路径 - 目标放大倍数（如2、4等） - 正则化参数自适应范围（可选）

1. 系统将自动处理并保存高分辨率结果图像

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱
• 优化工具箱
• 建议内存：4GB以上
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件实现了以下核心功能：图像读取与预处理、参数设置与验证、自适应正则化超分辨率重建算法的执行、重建结果的质量评估以及最终高分辨率图像的输出保存。该文件作为整个系统的控制中心，协调各个功能模块完成从低分辨率到高分辨率图像的全套转换流程。