基于小波和插值的图像超分辨率重建算法及其 Matlab 实现

基于小波和插值的图像超分辨率重建算法及其 Matlab 实现

图像超分辨率重建是一项重要的计算机视觉任务，旨在通过从低分辨率图像中重建高分辨率细节，提升图像的视觉质量。本文将介绍一种基于小波和插值的图像超分辨率重建算法，并提供其在 Matlab 中的实现源代码。

一、算法原理

1. 小波变换
   小波变换是一种多尺度分析方法，通过将图像分解成不同尺度的频带来获取图像的局部特征。在超分辨率重建中，我们可以利用小波变换来提取低分辨率图像的高频细节信息。

2. 插值
   插值是一种通过已知点的数值来估计未知点数值的方法。在超分辨率重建中，我们可以使用插值算法来增加图像的尺寸，从而得到更高分辨率的图像。

3. 超分辨率重建算法
   基于小波和插值的超分辨率重建算法主要包含以下步骤：

   • 将输入的低分辨率图像进行小波变换，得到低频部分和高频细节部分。
   • 对低频部分进行插值，将其尺寸增大到目标分辨率。
   • 对高频细节部分进行插值，并根据低频部分的尺寸调整插值的比例因子。
   • 将插值后的低频部分和高频细节部分进行合并。
   • 对合并后的图像进行逆小波变换，得到最终的高分辨率图像。

二、Matlab 实现

下面是基于小波和插值的图像超分辨率重建算法的 Matlab 实现源代码：

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