说明：MATLAB实现超分辨重建，图像分辨率是成像系统对图像细节分辨能力的一种度量，他表示景物信息的详细程度。超分辨重建是指利用序列低分辨率图像重建出一副高分辨率图像的过程，在这个过程中，图像细节得到增加。
说明：超像素是图像分割的基本单元。它们在深度估计、图像分割、骨骼化、人体模型估计和目标定位等方面有着广泛的应用。与基于像素的方法相比，基于图的模型（如条件随机场（CRF））具有更好的时间复杂度。我尝试了使用最小特征集的超像素图像分割。
说明：超像素分割作为图像处理的预处理部分，能够保留图像的很多基本信息，只是针对颜色和位置进行分割。用基于k-means的SLIC方法与DBSCAN进行超像素分割，matlab实现，demo进入主程序可以运行。
说明：使用全变差正则化超分辨算法进行图像超分辨回复，效果超好好好好啊啊哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈哈
说明：加权中值滤波，用于图像增强，只用于超声图像，对超声图像去噪有很好的效果。内还包括信噪比计算方法。
说明：通过卷积神经网络CNN实现低分辨率图像的超分辨率重建，利用多幅图片的训练模型实现参数和权重偏移的训练，优化求解过程，达到输入低分辨率图像，输出高分辨率图像，测试例程附录和图片。
说明：部分基于C，以matlab编译，单图像的超像素重构图像，只能在 64,32 的 linux系统上 和 32window系统上运行。包含的调用函封装不看，可以直接使用，有案例图片，如果需要可以重写main（test）。