【图像重建】基于matlab正则化图像超分辨重建【含Matlab源码 1882期】

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab图像处理仿真内容点击👇
①Matlab图像处理（进阶版）
②付费专栏Matlab图像处理（初级版）

⛳️关注优快云海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、正则化图像超分辨重建简介

图像超分辨率重建的非局部正则化模型与算法研究

利用图像非局部不连续性测度的概念,建立了面向图像超分辨的非局部正则化能量泛函和相应的变分框架.理论分析了该框架与目前关于双边滤波等一类广义邻域滤波器和经典的变分偏微分方程模型之间的联系.推导了该非局部泛函约束的变分模型最优解满足的积分形式欧拉-拉格朗日方程,并研究了其最速下降流满足的若干重要性质.基于图理论,设计了图像超分辨的自适应加权迭代算法.最后通过选择不同势函数的非局部正则化泛函进行图像去噪、去马赛克效应和图像超分辨处理,性能分析表明:相同势函数下,非局部正则化方法优于同类局部正则化方法,峰值信噪比提高0.5~1.0dB.

⛄二、部分源代码

clear
close all
clc

%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
% Demo file for deconvtv
% Image ‘salt and pepper’ noise removal
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%

% Prepare images
f_orig = im2double(imread(‘./data/lena_color_512.png’));
[rows,cols,frames] = size(f_orig);
H = fspecial(‘gaussian’, [9 9], 2);
g = imfilter(f_orig, H, ‘circular’);
g = imnoise(g, ‘salt & pepper’, 0.05);

% Setup parameters (for example)
opts.rho_r = 5;
opts.rho_o = 100;
opts.beta = [1 1 0];
opts.print = true;
opts.alpha = 0.7;
opts.method = ‘l1’;

% Setup mu
mu = 20;

% Main routine
tic
out = deconvtv(g, H, mu, opts);
toc

PSNR_output = psnr(out.f,f_orig);
fprintf(‘\nPSNR = %3.2f dB \n’, PSNR_output);
% Display results
figure(1);
imshow(g);
set(get(gca, ‘Title’), ‘String’, ‘input’);

figure(2);
imshow(out.f);
set(get(gca, ‘Title’), ‘String’, ['PSNR = ', num2str(PSNR_output),‘dB’]);

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2014a

2 参考文献
[1]肖亮,韦志辉.图像超分辨率重建的非局部正则化模型与算法研究[J].计算机学报. 2011,34(05)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

3 图像处理方面
图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

4 路径规划方面
旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合