MATLAB实现的基于迭代优化的多帧超分辨率重建仿真系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了《Fast and robust multiframe super resolution》文献中的快速鲁棒算法，可模拟多帧低分辨率图像退化过程，并通过正则化迭代优化实现超分辨率重建。系统提供完整的仿真框架，适用于图像处理研究。

详 情 说 明

基于迭代优化的多帧超分辨率重建仿真系统

项目介绍

本项目实现了文献《Fast and robust multiframe super resolution》中提出的快速鲁棒多帧超分辨率算法。该系统能够对原始高分辨率图像进行多帧退化过程模拟，并通过正则化迭代优化方法重建出高质量的高分辨率图像。系统涵盖完整的超分辨率处理流程，包括图像退化建模、目标函数构建、优化求解和重建质量评估。

功能特性

• 多帧图像退化模拟：支持运动变换（平移、旋转等仿射变换）、高斯模糊和加性高斯白噪声的退化过程模拟
• 正则化迭代优化重建：构建包含数据保真项和正则化约束的目标函数，采用梯度下降法进行优化求解
• 重建质量评估：提供PSNR、SSIM等客观评价指标，对比分析重建效果
• 可视化分析：支持退化过程展示、迭代收敛曲线和重建过程动画等中间结果可视化

使用方法

1. 参数配置：设置原始高分辨率图像路径、运动参数、模糊核参数、噪声参数和重建参数
2. 退化模拟：运行系统生成系列低分辨率退化图像序列
3. 超分辨率重建：执行重建算法获得高分辨率图像
4. 结果分析：查看重建质量评估报告和可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 至少4GB内存（根据图像尺寸调整）
• 支持的操作系统：Windows/Linux/macOS

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了多帧图像退化模拟、超分辨率重建目标函数构建、基于梯度下降的迭代优化求解、重建结果质量评估以及关键中间过程的可视化分析功能。该文件通过协调各功能模块，完成了从参数输入到最终结果输出的完整仿真流程。