MATLAB实现基于小波变换与局部自适应插值的超分辨率图像重建算法

资 源 简 介

本项目实现改进的小波域超分辨率图像重建算法，通过局部自适应插值技术有效改善低频与高频系数不匹配问题，显著提升图像高频细节重建质量，减少灰度失真。

详 情 说 明

基于小波变换与局部自适应插值的超分辨率图像重建算法

项目介绍

本项目实现了一种改进的小波域超分辨率图像重建算法。传统的小波双线性超分辨率重建方法在处理图像时，常因低频与高频系数未能有效匹配，导致重建图像出现细节模糊和灰度偏移等问题。本算法通过引入局部自适应插值技术，显著提升了对图像高频细节信息重建的准确性，有效缓解了灰度偏移现象，从而生成质量更高的超分辨率图像。

功能特性

• 先进的融合技术：将小波变换的频域分析优势与局部自适应插值的空间适应能力相结合。
• 精准高频重建：针对小波分解后的高频子带，采用局部自适应策略进行插值，更好地恢复边缘和纹理细节。
• 减轻灰度偏移：优化系数处理流程，有效减少重建图像中的不自然灰度变化。
• 灵活参数配置：支持用户自定义放大倍数、小波基函数、插值参数及分解层数等关键参数。
• 全面的质量评估：自动计算并输出峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）等客观评价指标。
• 过程可视化：可选生成小波系数分布图及插值效果对比图，便于算法分析与调试。

使用方法

1. 准备输入：准备一张或多张待处理的低分辨率图像（支持JPG、PNG、BMP等常见格式）。
2. 配置参数：在运行前，设置所需的超分辨率参数，包括：

* scale_factor: 目标放大倍数（如2、4）。 * wavelet_name: 选用的小波基函数（如'db4'）。 * interp_params: 局部自适应插值的相关参数。 * （可选）threshold: 局部适应性阈值。 * （可选）decomp_level: 小波分解的层数。

1. 执行重建：运行主程序。算法将依次执行小波分解、高频子带自适应插值、小波逆变换等步骤。
2. 获取结果：程序执行完毕后，将得到：

* 高分辨率的重建图像文件。 * 在命令行或指定文件中显示的PSNR和SSIM值。 * （根据设置）生成的过程分析图像。

系统要求

• 操作系统: Windows / Linux / macOS
• 软件环境: MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱: 需要安装 Image Processing Toolbox 和 Wavelet Toolbox。

文件说明

主程序文件集成了项目的全部核心功能。它主要负责协调整个超分辨率重建流程，具体包括：读取用户指定的低分辨率输入图像，根据预设参数调用小波变换函数对图像进行多尺度分解，针对分解得到的高频系数实施关键的局部自适应插值运算以增强细节，随后执行小波逆变换来重构图像，最终完成重建结果的质量评估、可视化输出以及相关数据的保存工作。