基于MATLAB的TikTok正则化超分辨率图像重建系统

资 源 简 介

本项目利用MATLAB实现基于Tikhonov正则化的超分辨率重建算法。通过多帧低分辨率图像的亚像素位移信息，构建正则化优化模型，有效抑制噪声放大和病态问题，生成高质量的超分辨率图像序列。

详 情 说 明

基于TikTok正则化算法的超分辨率图像序列重建系统

项目介绍

本项目实现了一个能够处理低分辨率图像序列并重建出高质量超分辨率图像的完整流程。系统通过多帧低分辨率图像之间的亚像素位移信息，结合Tikhonov正则化方法构建优化问题，有效抑制重建过程中的噪声放大和病态性问题。系统支持对动态图像序列的连续超分辨率重建，可应用于监控视频增强、医学影像处理、卫星图像优化等多个领域。

功能特性

• 多帧图像配准与运动估计：精确计算低分辨率图像序列间的亚像素级位移
• Tikhonov正则化优化：构建正则化最小二乘问题，有效控制解的病态性
• 频域空域结合重建：利用频域反卷积与空域优化相结合的重建技术
• 自适应参数调节：支持正则化参数λ的自适应调整或手动设置
• 全面质量评估：提供PSNR、SSIM等客观质量评价指标
• 过程可视化：展示配准结果、频域分析、优化过程等中间结果

使用方法

1. 准备输入数据：

- 低分辨率图像序列（至少5-10帧具有亚像素位移的同一场景图像） - 图像采集系统点扩散函数（PSF）参数 - 正则化参数λ（可选择自适应或手动输入） - 图像放大倍数（通常设置为2-4倍）

1. 运行重建系统：

执行主程序开始超分辨率重建流程

1. 获取输出结果：

- 重建后的高分辨率单幅图像 - 正则化参数优化过程曲线图 - 重建质量评估指标（PSNR、SSIM值） - 中间处理过程可视化结果

系统要求

• MATLAB R2018a或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Optimization Toolbox
• 至少8GB内存（处理高分辨率图像时推荐16GB以上）
• 支持Windows/Linux/macOS操作系统

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像序列的加载与预处理、多帧图像的高精度配准、基于频域的运动参数估计、Tikhonov正则化优化问题的构建与求解、重建结果的质量评估与可视化输出。该文件整合了完整的超分辨率重建算法链，通过协调各功能模块实现从低分辨率序列到高质量重建图像的转换。