本文章介绍了如何使用MATLAB实现基于正则化的图像超分辨率重建技术，旨在提高图像的清晰度和细节。文中包含了详细的代码示例与说明，适合对图像处理感兴趣的读者学习实践。
上发布的关于 Matlab 的资料都配有相应的代码，并且这些代码都是经过测试可以运行的，非常适合初学者使用。
1. 代码压缩包内容包括：
- 主函数：main.m；
- 其他调用函数（其他m文件），无需单独运行。
运行结果效果图也包含在内。
2. 所需Matlab版本为2019b，如果遇到问题，请根据错误提示进行修改；若无法解决，可以联系博主寻求帮助。
3. 操作步骤如下：
- 步骤一：将所有文件放置到当前的 Matlab 工作目录中；
- 步骤二：双击打开main.m 文件；
- 步骤三：点击运行按钮，并等待程序执行完毕以获得结果；
4. 若需要进一步的服务，可以联系博主或通过博客文章底部提供的联系方式进行咨询：
4.1 提供博客或资源的完整代码
4.2 复现期刊或参考文献中的内容
4.3 定制Matlab程序
4.4 科研合作
图像重建相关的算法包括：ASTRA 算法、BP神经网络方法、投影法、小波变换技术、字典学习KSVD 方法进行低秩重建、主成分分析PCA 技术以及正则化去噪和离散余弦变换DCT。此外，还有卷积神经网络的超分辨率图像重建（如SCNN）、SAR 图像处理方法、OSEM 重建算法及超分辨率图像恢复技术等，还包括Zernike矩图像重建与Split Bregman 方法的应用。
5星
