MATLAB多帧图像融合超分辨率重建系统

资 源 简 介

该系统基于MATLAB开发，通过自动对齐多张低分辨率输入图像，融合互补像素信息实现超分辨率重建。有效减少图像抖动影响，显著提升图像空间分辨率和细节表现，适用于监控、医疗影像等领域的图像增强处理。

详 情 说 明

基于多帧图像融合的超分辨率重建系统

项目介绍

本项目旨在通过分析同一场景下获取的多张低分辨率图像，重建出单一的高分辨率清晰图像。系统核心原理是挖掘并融合序列图像中的互补细节信息，自动补偿由拍摄抖动等因素造成的微小位移，从而突破单张图像的物理分辨率限制。该技术可有效应用于监控视频增强、医学影像分析、卫星图像处理等多个专业领域，显著提升图像的视觉质量与细节辨识度。

功能特性

• 多帧图像自动对齐：采用先进的图像配准与运动估计算法（如相位相关法、光流法），精确对齐输入图像序列，消除抖动影响。
• 自适应超分辨率重建：运用插值重建算法（如双三次插值、自适应稀疏表示）并结合融合优化技术（如非局部均值去噪、最大后验概率估计），有效恢复高频细节。
• 灵活的参数配置：支持用户指定目标放大倍数（如2倍、4倍）及噪声抑制强度，满足不同场景需求。
• 全面的质量评估：重建完成后，自动生成包含PSNR、SSIM等客观指标的质量评估报告，并提供细节对比图，直观展示提升效果。

使用方法

1. 准备输入图像：收集同一场景的至少2张低分辨率图像（支持JPG/PNG/TIFF格式）。这些图像应存在轻微的位移或角度差异，以提供互补信息。
2. 配置重建参数：运行主程序，根据需要设置目标放大倍数和噪声抑制参数（如使用默认参数可跳过此步）。
3. 执行重建：系统将自动完成图像对齐、融合重建与优化全过程。
4. 获取输出结果：程序最终输出一张高分辨率图像（分辨率按设定倍数提升，色彩空间与原图一致），同时附上质量评估报告和细节对比图。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB R2018a 或更高版本
• 硬件建议：至少 4GB 内存，处理高分辨率或大量图像序列时推荐 8GB 及以上

文件说明

主程序文件承载了系统的核心处理流程。它负责协调整个超分辨率重建任务，具体功能包括读取并校验输入的图像序列，调用图像配准模块以实现多帧图像的精确对齐，依据用户设定的参数执行核心的超分辨率重建与融合算法，对生成的高分辨率图像进行后处理优化以提升视觉质量，最后负责输出最终的重建结果图像以及相关的质量评估报告。