MATLAB边缘引导图像超分辨率增强算法

资 源 简 介

该MATLAB项目通过智能检测图像边缘特征，开发自适应超分辨率算法。采用边缘引导插值策略，在放大图像时有效保持边缘锐度，显著减少锯齿和模糊现象，提升图像质量。

详 情 说 明

基于边缘特征的图像超分辨率增强算法

项目介绍

本项目通过分析图像边缘特征信息，开发自适应图像放大增强算法，在保持边缘清晰度的同时提高图像分辨率。算法能够智能识别图像中的边缘区域，采用边缘引导的插值策略，有效减少传统放大方法产生的锯齿效应和模糊现象。主要功能包括自适应边缘检测、边缘保持插值计算和分辨率提升优化，适用于数字图像处理、医学影像增强和卫星图像超分辨率重建等场景。

功能特性

• 多尺度边缘检测：基于Canny算子的边缘检测技术，适应不同尺度图像特征
• 边缘保持插值：边缘引导的双三次插值算法，有效减少锯齿和模糊现象
• 梯度约束优化：基于梯度约束的图像重建优化技术，提升图像质量
• 自适应处理：智能识别边缘区域，采用针对性插值策略
• 质量评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评估指标

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像为JPEG、PNG或BMP格式
2. 设置参数：选择放大倍数（支持自定义，默认2倍、4倍可选）
3. 运行程序：执行主程序开始超分辨率处理
4. 查看结果：获取处理后的高分辨率图像和评估报告

系统要求

• 图像格式：JPEG、PNG、BMP等常见格式
• 图像类型：支持单通道灰度图像和三通道彩色图像
• 分辨率范围：最低64×64像素，最高4096×4096像素
• 输出格式：PNG格式（无损保存边缘细节）

文件说明

主程序文件实现了图像超分辨率增强的核心处理流程，包括图像读取与预处理、边缘特征检测分析、基于边缘的插值放大处理、图像质量优化重建以及结果输出与评估功能。该文件整合了项目的核心算法模块，能够自动完成从输入到输出的完整处理流程。