基于正则化的图像超分辨重建附Matlab代码

基于正则化的图像超分辨重建附Matlab代码

图像超分辨重建是计算机视觉领域中的一项重要任务，旨在从低分辨率图像中恢复出高分辨率细节。正则化方法是一种常用的图像超分辨重建技术，它通过引入正则化项来约束重建过程，以获得更加平滑和保真的高分辨率图像。在本文中，我们将介绍基于正则化的图像超分辨重建方法，并提供相应的Matlab代码实现。

首先，我们需要导入所需的图像处理工具箱。在Matlab中，可以使用以下代码导入：

% 导入图像处理工具箱
addpath('toolbox_path') % 替换为图像处理工具箱的路径

接下来，我们将定义图像超分辨重建的正则化问题。我们使用最小化正则化能量函数的方法来实现重建。能量函数由两部分组成：数据项和正则化项。数据项衡量重建图像与观测图像之间的差异，而正则化项则对重建图像的平滑性进行约束。我们使用梯度正则化，其中正则化项是重建图像的梯度的范数。