MATLAB多帧图像超分辨率重建系统：Huber-马尔科夫正则化与ML估计方法

资 源 简 介

本项目基于MATLAB实现多帧低分辨率图像序列的超分辨率重建，支持Huber-马尔科夫正则化与最大似然估计算法，通过结合图像互补信息与正则化技术提升重建质量，适用于图像处理与计算机视觉领域。

详 情 说 明

多帧图像超分辨率重建系统

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB的多帧图像超分辨率重建系统，旨在通过多帧低分辨率图像序列重建出高质量的高分辨率图像。系统整合了先进的图像配准、融合与正则化技术，实现了两种核心重建方法：Huber-马尔科夫随机场正则化方法和最大似然（ML）估计方法。该系统不仅能够有效利用图像序列中的互补信息，还能通过正则化技术抑制重建过程中的噪声和伪影，为学习和研究超分辨率算法提供了一个完整的实现案例与性能分析平台。

功能特性

• 多方法重建支持：同时实现Huber-马尔科夫正则化和最大似然估计两种主流超分辨率算法
• 灵活的参数配置：支持自定义缩放因子（2x、3x、4x等）和图像降质参数（PSF、运动模糊、噪声水平）
• 完整的处理流程：包含图像配准、融合、重建和质量评估的全套解决方案
• 可视化分析工具：提供迭代收敛曲线和图像质量指标（PSNR、SSIM）的直观展示
• 多格式兼容：支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式的输入输出

使用方法

1. 准备输入数据：将多帧低分辨率图像序列放置在指定目录
2. 参数设置：在配置文件中指定缩放因子、PSF参数、噪声水平等选项
3. 执行重建：运行主程序开始超分辨率重建过程
4. 结果分析：查看生成的高分辨率图像、收敛曲线和质量评估报告

基本配置示例： % 设置缩放因子 scale_factor = 3; % 指定输入图像序列路径 image_sequence_dir = './input_sequences/'; % 选择重建方法（'Huber-Markov' 或 'ML'） reconstruction_method = 'Huber-Markov';

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• MATLAB版本：R2018a或更高版本
• 必要工具箱：Image Processing Toolbox、Optimization Toolbox
• 内存建议：至少8GB RAM（处理大尺寸图像时推荐16GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要负责初始化参数配置、协调图像配准与融合过程、执行选择的超分辨率重建算法、监控迭代优化进度并生成收敛图表，同时完成最终的高分辨率图像输出与质量评估计算。该文件作为整个系统的调度中心，确保各模块有序协作并输出完整的结果报告。