MATLAB超分辨率图像重建系统

资 源 简 介

本项目基于MATLAB平台开发，通过多帧低分辨率图像序列的时空域配准与融合技术，有效消除运动模糊和噪声干扰，生成细节更清晰的高分辨率图像。系统支持自动图像对齐和高效重建。

详 情 说 明

基于多帧图像融合的超分辨率重建系统

项目介绍

本项目实现了一套先进的超分辨率重建系统，能够从包含轻微亚像素位移的多帧低分辨率图像序列中，重建出一幅高空间分辨率、细节更清晰的单帧图像。系统通过时空域配准、点扩散函数估计和正则化优化等核心处理步骤，有效消除运动模糊和噪声干扰，可广泛应用于监控视频增强、医学影像重建、卫星图像处理等领域。

功能特性

• 多帧图像配准：采用相位相关或特征匹配技术，实现对图像序列的精确时空域对齐
• 点扩散函数估计：自动或手动估计成像系统的模糊核，支持自定义参数设置
• 正则化重建算法：基于最大后验概率估计框架，结合非均匀插值与反卷积技术
• 质量评估：自动生成重建质量报告，包含PSNR、SSIM等客观评价指标
• 灵活参数配置：支持放大倍数（2-4倍）、噪声模型等关键参数调整
• 多格式支持：输入支持JPG、PNG、TIFF等常见图像格式

使用方法

1. 准备输入数据：收集2-10帧具有轻微亚像素级位移的低分辨率图像序列
2. 参数设置：根据需要配置点扩散函数估计方法、噪声模型和放大倍数
3. 执行重建：运行主程序开始超分辨率重建处理
4. 获取结果：系统将输出高分辨率图像、质量评估报告及中间处理数据

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：至少8GB RAM（推荐16GB以上）
• 存储空间：1GB可用磁盘空间

文件说明

主程序文件整合了系统的核心处理流程，主要包括图像序列的加载与预处理、基于相位相关或特征点的多帧配准、点扩散函数的估计与建模、正则化超分辨率重建算法的执行、重建结果的质量评估与可视化输出等功能模块。该文件作为系统的主要入口，协调各算法模块的协同工作，确保从多帧低分辨率输入到高质量重建输出的完整处理链路高效运行。