基于分块匹配的MATLAB超分辨率图像复原系统

资 源 简 介

该系统将高低分辨率图像样本库和输入图像分割为1024个小块，通过标准化分块处理构建匹配关系库，实现输入低分辨率图像的超分辨率重建。适用于图像增强与复原任务。

详 情 说 明

基于分块匹配的超分辨率图像复原系统

项目介绍

本项目实现了一种基于样本库分块匹配的超分辨率图像复原方法。系统核心思想是将高/低分辨率图像样本对分割为大量小块（1024块），构建匹配关系数据库。对于输入的低分辨率图像，系统将其进行同等规格分块，并在样本库中为每个低分辨率块快速寻找最优匹配的高分辨率块，最终通过拼接与融合技术重建出高质量的高分辨率图像。

功能特性

• 标准化分块处理：自动将样本库图像与输入图像分割为1024个小块
• 智能块匹配：支持SSIM、PSNR等多种相似度评估算法进行精准匹配
• 无缝图像重建：采用先进的块拼接与边缘融合技术，确保重建图像自然连贯
• 结果可视化：可选的匹配过程可视化，清晰展示块对应关系
• 质量评估：自动生成包含PSNR、SSIM等客观指标的质量评估报告

使用方法

1. 样本库准备：准备配准的高分辨率图像（512×512）和对应的低分辨率图像（128×128）作为训练样本
2. 样本库构建：运行系统训练模块，系统将自动分块处理并建立匹配关系库
3. 图像复原：输入待处理的低分辨率图像（128×128），系统自动完成分块、匹配和重建
4. 结果输出：获得复原后的高分辨率图像（512×512）及质量评估报告

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• 图像处理工具箱（Image Processing Toolbox）
• 支持常见图像格式（JPEG、PNG、BMP等）
• 建议内存：4GB以上

文件说明

主程序文件实现了系统的完整工作流程，包括样本库的预处理与分块存储、输入低分辨率图像的分割处理、基于相似度评估的块匹配搜索、高分辨率块的智能选取与拼接、重建结果的质量评估分析，以及最终的高分辨率图像生成与输出显示。