MATLAB深度学习图像超分辨率重建工具箱

资 源 简 介

本项目提供基于MATLAB的图像超分辨率重建系统，集成经典插值、稀疏表示与深度学习算法，支持单帧图像2x/4x/8x倍数放大。用户可灵活选择方法，快速实现低分辨率图像的高质量重建，适用于图像增强与细节恢复场景。

详 情 说 明

基于深度学习的图像超分辨率重建系统

项目介绍

本项目是一个综合性的图像超分辨率重建系统，实现了多种经典与现代的超分辨率算法，能够将低分辨率图像重建为高质量的高分辨率图像。系统集成了传统插值算法、基于稀疏表示的方法以及先进的深度学习技术，为用户提供全面的超分辨率解决方案。通过可视化对比和定量评估功能，用户可以直观地了解不同算法的重建效果。

功能特性

• 多算法支持：集成双三次插值、稀疏编码与字典学习、深度卷积神经网络（SRCNN、VDSR）等多种重建算法
• 灵活参数配置：支持2倍、4倍、8倍等多种放大倍数选择
• 多格式输入：兼容JPG、PNG、BMP等常见图像格式
• 批量处理能力：支持单张或多张图像连续处理
• 全面评估体系：提供峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）客观质量评估
• 直观可视化：生成输入输出对比图、不同算法效果对比图
• 性能统计：输出处理时间统计报告，便于算法效率分析

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指定目录
2. 配置参数：设置放大倍数和算法类型参数
3. 可选参考图像：如需质量评估，可提供对应的高分辨率参考图像
4. 执行重建：运行主程序开始超分辨率重建处理
5. 查看结果：在输出目录获取重建图像、评估指标和对比图表

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11、Linux或macOS
• 内存：至少8GB RAM（深度学习算法推荐16GB以上）
• 存储空间：1GB可用空间用于程序安装，额外空间用于图像存储
• 软件环境：MATLAB R2020b或更高版本
• 深度学习支持（可选）：NVIDIA GPU + CUDA工具包（用于加速深度学习算法）

文件说明

主程序文件作为系统的核心调度与控制中心，承担着参数解析、算法调度、流程管理和结果输出的关键功能。它实现了用户交互界面，负责接收输入参数并验证其有效性，协调不同算法模块的执行顺序，管理图像数据的读取与预处理工作。同时，该文件还整合了质量评估体系的计算逻辑，生成包含定量指标和可视化对比的综合报告，并处理异常情况确保系统稳定运行。