MATLAB混合算法图像超分辨率重建系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现低分辨率图像的超分辨率重建，集成插值、反投影、MAP、POCS和特征配准算法，提升图像细节与清晰度。适用于图像增强、医学成像及计算机视觉研究。

详 情 说 明

基于混合算法的图像超分辨率重建系统

项目介绍

本项目致力于实现从单一或多帧低分辨率图像到高分辨率图像的重建转换。系统综合运用了多种经典与现代的超分辨率技术，包括传统插值方法、迭代优化算法以及基于特征配准的混合策略。通过智能算法组合与参数自适应调整，能够有效提升图像细节与清晰度，为用户提供高质量的重建结果。

功能特性

• 多算法融合重建：集成双线性/双三次插值、迭代反投影(IBP)、最大后验概率估计(MAP)、凸集投影法(POCS)以及基于特征配准的多帧重建等多种核心算法。
• 灵活配置：用户可根据需求选择单一算法或自定义算法组合，并调整放大倍数（2倍至8倍）、迭代次数、正则化参数等关键参数。
• 多格式输入支持：支持处理单帧或多帧JPG、PNG、BMP格式的低分辨率图像（建议输入图像分辨率不低于64×64像素）。
• 全面输出结果：

* 生成重建后的高分辨率RGB图像（分辨率为原始分辨率乘以放大倍数）。 * 提供详细的算法性能报告，包含PSNR（峰值信噪比）、SSIM（结构相似性指数）指标及处理时间。 * 可选输出中间重建过程的图像序列，便于进行算法效果分析与对比。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的低分辨率图像放置在项目目录的指定输入文件夹内。
2. 配置参数：运行前，在主脚本或配置文件中设置所需参数，如图像路径、放大倍数、首选算法等。
3. 执行重建：运行主程序脚本。系统将根据配置自动调用相应算法进行图像重建。
4. 获取结果：重建完成后，高分辨率图像、性能报告及过程图像（若启用）将保存至输出目录。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具包：Image Processing Toolbox

文件说明

main.m 文件作为项目的核心入口与调度中心，主要负责整合系统的各项功能模块。其核心能力包括：初始化系统运行环境与参数配置，引导并管理用户交互流程以接收输入指令与参数；协调调度图像读取、预处理、超分辨率算法执行、结果评估以及最终输出等关键处理环节；此外，它还负责监控重建过程的状态，并生成包含性能指标与可视化对比图的综合性报告。