基于稀疏表示的图像超分辨率重构MATLAB项目

资 源 简 介

本项目利用稀疏表示技术实现单幅低分辨率图像的超分辨率重构，通过预训练字典对图像块进行稀疏编码并重建高分辨率细节。适用于图像增强与恢复场景，有效提升图像质量。

详 情 说 明

基于稀疏表示的图像块超分辨率重构系统

项目介绍

本项目致力于实现单幅低分辨率图像的超分辨率重构，通过稀疏表示技术从原始图像块中学习高分辨率与低分辨率之间的映射关系。系统将输入的低分辨率图像分割为小块，利用预训练的字典对图像块进行稀疏编码，随后通过稀疏系数重建对应的高分辨率图像块，最终融合所有高分辨率块生成细节增强的超分辨率图像。该系统可有效提升图像分辨率，同时保持边缘清晰度和纹理细节。

功能特性

• 高精度超分辨率重建：基于稀疏表示理论，实现高质量图像放大
• 自适应图像块处理：智能分割图像块，优化局部细节重建
• 灵活参数配置：支持自定义缩放因子、稀疏度约束和字典大小
• 多格式输入支持：兼容JPEG、PNG、BMP等常见图像格式
• 详细分析输出：可选输出稀疏系数矩阵、重构误差分析图和局部细节对比图

使用方法

基本使用

% 运行主程序 main('input_image.jpg', 'output_image.png', 2);

高级参数设置

% 设置缩放因子、稀疏度参数和字典大小 main('input.jpg', 'output.png', 3, 'sparsity', 0.1, 'dict_size', 1024);

参数说明

• 输入图像：低分辨率图像路径（支持JPEG/PNG/BMP）
• 输出图像：高分辨率图像保存路径（推荐PNG格式）
• 缩放因子：分辨率放大倍数（2、3或4倍）
• 稀疏度约束：控制稀疏表示程度的参数（默认0.05）
• 字典大小：稀疏字典的原子数量（默认512）

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 必需工具箱：Image Processing Toolbox
• 内存建议：至少4GB RAM（处理大图像时建议8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括图像预处理、特征块提取、稀疏编码求解、高分辨率重建以及结果后处理等功能模块。具体实现了低分辨率图像的读取与尺寸调整、重叠图像块的划分与特征提取、基于预训练字典的稀疏系数计算、高分辨率图像块的重构与融合，以及最终结果的优化与输出展示。该文件通过参数化设计支持不同的超分辨率缩放比例和稀疏表示约束条件。