MATLAB实现的基于像素融合的超分辨率图像重建系统

资 源 简 介

本项目使用MATLAB开发，通过多幅低分辨率图像的像素配准、加权融合和重建算法，合成高分辨率清晰图像。结合高效的插值与增强技术，显著提升图像质量与细节表现。

详 情 说 明

基于像素融合的超分辨率图像重建系统

项目介绍

本项目是一个先进的超分辨率图像重建系统，旨在通过多幅低分辨率图像合成高分辨率清晰图像。系统采用像素级配准、融合与重建技术流程，可有效提升图像分辨率2-4倍，显著改善图像细节、边缘清晰度并降低噪声。特别适用于监控视频增强、医学影像分析、卫星图像处理等对图像质量要求较高的专业领域。

功能特性

• 多图像输入处理：支持同时处理多张同一场景的低分辨率图像，利用图像间互补信息
• 精确像素配准：采用特征点匹配或相位相关法，实现亚像素级图像对齐
• 智能像素融合：应用非局部均值或金字塔融合算法，加权融合有效像素信息
• 高质量重建：结合插值算法与图像增强技术，生成细节丰富的高分辨率结果
• 广泛格式支持：兼容JPG、PNG、BMP等多种输入格式，输出高质量PNG图像

使用方法

1. 准备输入图像：

- 收集同一场景的3张以上低分辨率图像 - 确保图像有轻微位移（如拍摄抖动），分辨率相同，光照条件相近

1. 运行重建系统：

```bash # 在MATLAB环境中运行主程序 main

1. 获取输出结果：

- 程序自动生成超分辨率重建图像 - 输出图像保存在指定目录，分辨率提升2-4倍

系统要求

• 操作系统：Windows 10/11，Linux或macOS
• 软件环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存需求：至少8GB RAM（建议16GB以上处理大型图像）
• 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完整处理流程，包含图像读取与预处理、多帧图像精确配准、像素信息融合优化以及超分辨率重建输出等核心功能模块，实现了从低分辨率图像序列到高质量重建结果的端到端处理。