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基于BTV及改进BTV算法的MATLAB多帧超分辨率重建系统
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资 源 简 介
本项目实现Fast_and_Robust_Multi-Frame_Super-Resolution论文核心算法，提供传统双边总变分(BTV)正则化超分辨率重建及其改进版本，支持多帧图像重建，适用于图像增强与超分辨率研究。
详 情 说 明
基于BTV及改进BTV算法的多帧超分辨率重建系统
项目介绍
本项目实现了《Fast_and_Robust_Multi-Frame_Super-Resolution》论文中的核心算法，专注于多帧图像的超分辨率重建。系统通过传统双边总变分(BTV)正则化方法及其改进版本，有效提升了重建图像的质量，特别增强了对噪声和运动估计误差的鲁棒性。该系统集成了从图像预处理、运动估计到高质量重建的全流程功能，并包含完善的评估体系，为超分辨率算法研究与应用提供了完整的解决方案。
功能特性
- 传统BTV算法实现: 采用经典的双边总变分正则化方法进行超分辨率重建
- 改进BTV算法: 引入增强的鲁棒性正则化策略，有效抑制噪声和运动估计误差的影响
- 多帧图像处理: 支持5-20帧低分辨率图像序列的协同重建
- 运动估计与配准: 自动估计帧间运动参数并完成图像精确配准
- 退化模型模拟: 提供多种图像退化模型，用于算法验证与测试
- 质量评估体系: 集成PSNR、SSIM等客观评价指标，量化重建效果
使用方法
输入要求
- 低分辨率图像序列: 多帧(5-20帧)灰度或彩色图像，支持jpg、png、tif等常见格式
- 运动参数(可选): 包含帧间平移、旋转等运动信息的矩阵
- 超分辨率参数: 放大倍数(通常2-4倍)、正则化参数、迭代次数等配置
- 点扩散函数(可选): 描述成像系统模糊核的矩阵
输出结果
- 高分辨率重建图像: 单幅高质量的超分辨率图像
- 中间结果: 运动估计矩阵、配准后的图像序列
- 质量评估指标: PSNR、SSIM等重建质量量化指标
- 性能数据: 重建时间、收敛曲线等统计信息
系统要求
- MATLAB R2018a或更高版本
- Image Processing Toolbox
- 建议内存: 8GB以上
- 支持的操作系统: Windows/Linux/macOS
文件说明
主程序文件整合了系统的核心处理流程，实现了多帧图像的超分辨率重建完整功能。具体包括图像序列的读取与预处理、运动参数估计与图像配准、基于传统与改进BTV正则化方法的迭代重建算法执行、重建结果的质量评估与可视化输出。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块协同工作，确保重建过程的顺利执行。
