source for super-resolution method

资 源 简 介

source for super-resolution method

详 情 说 明

超分辨率技术旨在通过算法从低分辨率图像中恢复高分辨率细节。在MATLAB中实现时，几种经典方法各有特点：

投影梯度（PG）：通过迭代方式在梯度下降步骤后强制将解投影到符合先验约束的空间，适合处理带约束的优化问题。核心是利用梯度信息调整图像更新方向，同时保持解在可行域内。

凸集投影（POCS）：将超分辨率建模为寻找多个凸约束集合交集中的解。每次迭代依次将当前估计投影到不同约束集（如平滑性、数据一致性），逐步逼近最优解。MATLAB中可通过交替应用点扩散函数和边界约束实现。

迭代反向投影（IBP）：通过模拟成像系统的退化过程（如模糊和下采样）生成低分辨率图像，与输入的低分辨率图像比较误差，反向调整高分辨率估计。其优势是物理意义清晰，但可能陷入局部最优。

这些方法均可基于MATLAB的矩阵运算和图像处理工具箱实现，关键步骤包括退化模型建模、迭代优化和正则化处理。实际应用中需权衡计算效率与重建质量，例如POCS对初始值敏感，而IBP需谨慎选择步长以避免震荡。