基于MATLAB的稀疏表示图像超分辨率重构系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现稀疏编码和字典学习，从单张低分辨率图像中提取稀疏特征，通过高-低分辨率字典协同重建细节丰富的高分辨率图像，显著提升图像质量。

详 情 说 明

基于稀疏表示的图像超分辨率重构系统

项目介绍

本项目是一个基于稀疏编码与字典学习技术的图像超分辨率重建系统。核心原理是通过学习高分辨率与低分辨率图像块之间的稀疏表示关系，构建一对高-低分辨率字典。对于输入的低分辨率图像，系统利用该字典对进行稀疏编码，并基于编码系数重建出细节更丰富、清晰度更高的高分辨率图像。该方法能有效恢复图像的高频信息，改善因分辨率不足导致的模糊和细节缺失问题。

功能特性

• 高质量重建：利用稀疏表示先验，重建图像能保持较好的边缘和纹理细节，优于传统的插值方法。
• 分辨率倍数可配置：支持2倍或4倍等不同倍率的超分辨率重建，用户可根据需求灵活设置。
• 多格式支持：支持处理常见的图像格式，如JPG、PNG、BMP等。
• 彩色与灰度图像处理：能够同时处理彩色图像和灰度图像。
• 基于图像块的重建：采用图像块作为处理单元，确保局部特征的精细重建。

使用方法

1. 准备输入图像：将待处理的一张或多张低分辨率图像放置于指定目录。
2. 配置参数：在运行主程序前，根据需要设置超分辨率缩放因子（如2或4）及其他相关参数。
3. 运行主程序：执行系统的主入口函数，系统将自动进行图像读取、预处理、稀疏编码重建及结果输出。
4. 获取输出结果：处理完成后，重建的高分辨率图像将保存在指定的输出路径中，文件格式与输入保持一致。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：MATLAB (推荐 R2016b 或更高版本)
• 内存：建议不少于4GB，处理大尺寸图像时需更多内存。
• 硬盘空间：至少500MB可用空间用于程序运行和临时文件存储。

文件说明

主入口文件整合了系统运行的核心流程，其功能主要包括：系统初始化与用户参数解析、低分辨率输入图像的读取与标准化预处理、高分辨率图像重建核心算法的调用与执行，以及最终结果图像的生成与保存。