MATLAB实现的自相似性单帧超分辨率重建系统

资 源 简 介

本MATLAB项目基于ACCV 2010论文，实现了单帧图像超分辨率重建算法。通过分析图像自相似性，利用局部块匹配技术从低分辨率输入中恢复细节，生成高分辨率图像。适用于纹理丰富场景的图像增强。

详 情 说 明

自相似性单帧超分辨率重建系统

项目介绍

本项目实现了一种基于图像自相似性的单帧超分辨率重建算法，其核心思想源自ACCV 2010会议的相关论文。算法通过深入挖掘图像内部存在的重复性结构和纹理特征，利用局部块匹配技术在同一个图像中寻找相似图案，从而从单张低分辨率输入图像重建出高质量的高分辨率图像。系统能够自动识别并有效利用图像中的自相似性模式，结合非局部均值方法和块匹配技术实现细节增强，并通过迭代反投影算法进一步优化重建结果。

功能特性

• 核心重建能力：支持对单张低分辨率灰度或彩色图像进行2倍、3倍或4倍超分辨率放大重建。
• 格式兼容性：输入支持JPEG、PNG、BMP等常见图像格式。
• 参数可配置：允许用户自定义关键参数，包括匹配块大小、搜索窗口尺寸以及正则化参数，以适应不同的图像内容与质量需求。
• 结果评估与可视化：提供全面的重建质量评估指标（PSNR、SSIM），并支持处理过程的可视化展示，如相似块匹配示意图和重建进度。
• 性能分析：生成详细的算法性能报告，包含处理时间与内存使用情况。

使用方法

1. 准备输入：将待处理的低分辨率图像放置于指定输入目录。
2. 设置参数：在配置文件中指定超分辨率缩放因子（2、3或4）及其他可选参数（如块大小、搜索窗口等）。
3. 执行程序：运行主程序文件启动重建过程。
4. 获取结果：程序执行完毕后，高分辨率重建图像、质量评估报告及可视化结果将保存至输出目录。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 软件环境：需要安装 MATLAB R2016a 或更高版本。
• 硬件建议：推荐至少 4GB 内存，处理高分辨率图像或大型缩放因子时建议 8GB 或以上。

文件说明

主程序文件承载了系统的核心调度与执行逻辑，其功能包括但不限于：统筹整个超分辨率重建流程，负责图像数据的读取与预处理；调用局部块匹配模块以挖掘图像的自相似性；执行非局部均值重建算法完成高分辨率图像的初步估计；利用迭代反投影优化算法对初步结果进行精炼以提升视觉质量；计算并输出最终重建图像的质量评估指标；同时管理处理过程的可视化生成与性能数据的记录。