基于MATLAB的光学图像超分辨增强系统

资 源 简 介

本MATLAB项目利用深度学习技术，对各类光学图像（包括遥感、显微镜及摄影图像）进行超分辨率重建与质量优化，能够将低分辨率输入转化为细节丰富、视觉清晰的高分辨率图像。

详 情 说 明

光学图像超分辨增强系统

项目介绍

本项目是一个基于深度学习的光学图像超分辨增强系统。系统利用先进的神经网络算法，对输入的低分辨率光学图像进行高质量重建与增强，生成细节更丰富、视觉更清晰的高分辨率图像。广泛应用于遥感图像分析、显微镜图像处理、普通摄影图像增强等多个领域。

功能特性

• 多算法支持：集成SRCNN、ESPCN、VDSR等深度卷积神经网络，以及SRGAN、ESRGAN等生成对抗网络
• 多尺度超分辨：支持2倍、4倍、8倍等多种放大倍数
• 多图像类型支持：兼容遥感图像、显微镜图像、普通摄影图像等光学图像
• 灵活处理模式：提供单张处理、批量处理和实时处理多种模式
• 质量评估功能：自动计算PSNR、SSIM等图像质量评估指标
• 广泛格式兼容：支持JPG、PNG、TIFF、BMP等常见图像格式

使用方法

1. 准备输入图像：确保图像分辨率在64×64至1024×1024像素范围内，支持灰度和RGB彩色模式
2. 选择处理模式：根据需要选择单张处理或批量处理模式
3. 设置参数：选择超分辨算法、放大倍数和输出格式
4. 执行处理：启动超分辨增强过程
5. 查看结果：获取高分辨率图像和质量评估报告

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux Ubuntu 16.04及以上，macOS 10.14及以上
• 内存：最低8GB，推荐16GB及以上
• 存储空间：至少2GB可用空间
• 处理器：支持AVX指令集的CPU
• 可选GPU：NVIDIA GPU（CUDA 10.0及以上）可加速处理

文件说明

main.m文件作为系统的主入口和控制器，实现了整个超分辨增强流程的核心调度功能。主要负责图像数据的读取与格式校验，处理参数（包括算法选择、放大倍数等）的配置与接收，调用相应的神经网络模型进行图像超分辨计算，对生成的高分辨率结果进行质量评估与指标计算，以及最终处理结果的输出与日志记录。该文件确保了从输入到输出的完整处理链路的协调与执行。