基于小波和插值的超分辨率图像重建算法

clear all;

close all;

I1=imread('car1.bmp');

h=ones(4,4)/16;

I2=imfilter(I1,h); %通过四邻域方法得到低分辨率的图像

figure(1);

imshow(I1),title('原始图像');

figure(2);

imshow(I2),title('低分辨率的图像');

%用双线性插值方法获得插值图像Y1

[Y1,map]=imresize(I2,2,'bilinear');

%用最近邻域插值得到邻域插值图像Y2

[Y2,map]=imresize(I2,2);

[c,s]=wavedec2(Y1,2,'haar');

sizey1=size(Y1);

%从小波分解的结构[c，s]中提取Y1第一层的尺度系数和小波系数

Xa1=appcoef2(c,s,'haar',1);

Xh1=detcoef2('h',c,s,1);

Xv1=detcoef2('v',c,s,1);

Xd1=detcoef2('d',c,s,1);

ded1=[Xa1,Xh1,Xv1,Xd1];

nbcol=size(map,1);

[c,s]=wavedec2(Y1,2,'haar');

sizey2=size(Y2);

%从小波分解的结构[c，s]中提取Y2第一层的尺度系数和小波系数

Xa2=appcoef2(c,s,'haar',1);

Xh2=detcoef2('h',c,s,1);

Xv2=detcoef2('v',c,s,1);

Xd2 =detcoef2('d',c,s,1);

ded1=[Xa2,Xh2,Xv2,Xd2];

nbcol=size(map,1);

Y=idwt2(Xa2,Xh1,Xv1,Xd1,'haar');

nbcol=size(map,1);

figure(3);

imshow(uint8(Y)),title('获得的超分辨率图像');

% err = Y - I2;

% err = err(:);

% PSNRdb = 20 * log10(256/sqrt(mean(err .^2)));

D135