基于马尔科夫随机场的MATLAB图像超分辨率复原系统

资 源 简 介

本MATLAB项目通过马尔科夫随机场(MRF)建立图像的概率图模型，利用邻域像素间的空间依赖性实现超分辨率重建。系统学习低分辨率与高分辨率图像的映射关系，有效提升图像细节还原质量，适用于图像增强与复原领域。

详 情 说 明

基于马尔科夫随机场的图像超分辨率复原系统

项目介绍

本项目实现了一个基于马尔科夫随机场(MRF)理论的图像超分辨率复原算法。系统通过学习低分辨率图像与高分辨率图像之间的马尔科夫依赖性，建立概率图模型，利用邻域像素的关联性实现图像的超分辨率重建。该算法能够有效提升图像分辨率（2-4倍），同时保持图像的结构信息和纹理细节。

功能特性

• MRF模型训练：基于低分辨率-高分辨率图像对训练马尔科夫随机场模型
• 图像块特征提取：自动提取并分析图像块的局部特征信息
• 邻域关系建模：建立像素间的空间依赖关系模型
• 超分辨率映射优化：采用最大后验概率(MAP)估计进行优化求解
• 高质量图像重建：生成视觉质量优越的高分辨率图像
• 性能评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评价指标
• 过程可视化：支持重建过程中的中间结果可视化展示

使用方法

数据准备

1. 训练数据集：准备低分辨率-高分辨率图像对（如Set5、Set14等标准数据集）
2. 待处理图像：提供需要超分辨率重建的低分辨率图像（支持jpg、png、bmp格式）

参数配置

根据需要调整以下超参数：

• 图像块大小（patch size）
• 邻域范围（neighborhood range）
• 学习率（learning rate）
• 迭代次数（iteration count）

运行流程

1. 加载训练数据并进行预处理
2. 训练MRF模型，学习图像间的马尔科夫依赖性
3. 对输入的低分辨率图像进行超分辨率重建
4. 输出高分辨率结果并生成评估报告

输出结果

• 重建的高分辨率图像文件
• 重建过程可视化图表
• 质量评估数据（PSNR、SSIM等）
• 算法运行统计信息和收敛分析

系统要求

软件环境

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox

硬件建议

• 内存：8GB以上（处理大图像时推荐16GB）
• 存储空间：至少1GB可用空间用于临时文件
• GPU：支持CUDA的GPU可加速计算（可选）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括模型初始化、参数设置、数据加载与预处理、马尔科夫随机场训练过程、图像超分辨率重建算法执行、结果可视化生成以及性能评估计算。该文件整合了全部关键模块，提供了完整的算法流程控制，确保系统从数据输入到结果输出的连贯执行。