1.算法理論概述
??????Simulink是一款基于圖形化編程的工具挑胸，可以用于建立各種系統(tǒng)模型痒筒，其中包括數(shù)字信號處理系統(tǒng)的建立和仿真〔绻螅基于Simulink的MPEG4視頻超分辨率重構(gòu)算法是一種基于數(shù)字信號處理的超分辨率圖像重建算法簿透，它可以將低分辨率的MPEG4視頻轉(zhuǎn)換為高分辨率的視頻。該算法通過對視頻中的幀進行分塊處理解藻，并利用數(shù)字信號處理算法對每個分塊進行超分辨率重構(gòu)老充，最終將所有分塊的結(jié)果拼接成完整的視頻。該算法可以有效地提高視頻的視覺質(zhì)量舆逃，同時也可以應用于圖像增強蚂维、醫(yī)學影像、安防監(jiān)控等領(lǐng)域路狮。
該算法的實現(xiàn)步驟如下：
步驟1. 視頻幀讀取
通過Simulink讀取MPEG4視頻的所有幀虫啥。
步驟2. 視頻幀分塊
將讀取的視頻幀按照一定的大小進行分塊，得到多個小尺寸的視頻塊奄妨。
步驟3. 數(shù)字信號處理算法處理
對每個視頻塊應用數(shù)字信號處理算法進行超分辨率重構(gòu)涂籽。其中，數(shù)字信號處理算法的具體實現(xiàn)步驟如下：
3.1. 幀間差分
對當前視頻塊的每一幀進行幀間差分砸抛，得到該幀與其周圍幀的差分圖像评雌。
3.2. 原始圖像的預測
利用幀間差分圖像對當前幀進行預測树枫，得到當前幀的預測圖像。
3.3. 數(shù)字信號處理算法求解
將當前幀的預測圖像與原始圖像進行數(shù)字信號處理算法求解景东，得到當前幀的超分辨率重構(gòu)圖像砂轻。
3.4. 重疊區(qū)域處理
對相鄰兩個視頻塊的重疊區(qū)域進行處理，保證視頻的連續(xù)性斤吐。
步驟4. 視頻塊拼接
將所有視頻塊的超分辨率重構(gòu)圖像拼接成完整的視頻搔涝。
幀間差分：
$D_{i,j}(x,y) = |I_{i}(x,y)-I_{j}(x,y)|$
其中，$D_{i,j}(x,y)$為幀間差分圖像和措，$I_{i}$和$I_{j}$分別為第$i$幀和第$j$幀的原始圖像庄呈。
原始圖像的預測：
$P_{i}(x,y) =\frac{1}{4}[I_{i-1}(x,y)+I_{i+1}(x,y)+I_{i}(x-1,y)+I_{i}(x,y-1)]$
其中，$P_{i}(x,y)$為第$i$幀的預測圖像派阱，$I_{i-1}$诬留、$I_{i+1}$、$I_{i}(x-1,y)$和$I_{i}(x,y-1)$分別為第$i$幀在$x$和$y$方向上的相鄰幀的像素值贫母。
數(shù)字信號處理算法求解：
$arg\min_{u}\sum_{j=1}^{N}(\lambda_{j}|\nablau_{j}|+\frac{1}{2}|I_{i}-u_{j}|^{2}_{2})$
其中文兑，$u_{j}$為第$j$個超分辨率重構(gòu)圖像，$N$為超分辨率重構(gòu)圖像的數(shù)量颁独，$\nabla u_{j}$為第$j$個超分辨率重構(gòu)圖像的梯度彩届，$|I_{i}-u_{j}|^{2}{2}$為原始圖像與超分辨率重構(gòu)圖像之間的歐氏距離，$\lambda{j}$為正則化參數(shù)誓酒。
???????該算法的應用場景包括視頻增強樟蠕、醫(yī)學影像、安防監(jiān)控等領(lǐng)域靠柑。在醫(yī)學影像領(lǐng)域寨辩，該算法可以用于對低分辨率的醫(yī)學影像進行重構(gòu)，提高醫(yī)生的診斷準確性歼冰；在安防監(jiān)控領(lǐng)域靡狞，該算法可以用于提高監(jiān)控攝像頭的分辨率，從而提高視頻監(jiān)控的效果隔嫡。
2.算法運行軟件版本
matlab2013b
3.算法運行效果圖預覽
4.部分核心程序
function J = func_nearest_simulink(I);% 定義函數(shù)甸怕，輸入?yún)?shù)為I，輸出為調(diào)整大小后的圖像J
[nrows,ncols,k]=size(I);% 獲取輸入圖像的行數(shù)腮恩、列數(shù)和通道數(shù)
% 定義目標圖像的寬度和高度
width = 1080;?????????????????????????????
height = 2048;
J = (zeros(width,height));% 創(chuàng)建一個大小為width*height的空白圖像
% 計算圖像寬度和高度的縮放比例
widthScale = nrows/width;
heightScale = ncols/height;
for x = 5:width - 5??????? %對于每一個像素點梢杭，從 (5,5) 開始，避免邊緣出現(xiàn)不完整的像素???????????????????
??for y = 5:height - 5
??????xx = x * widthScale;???? %計算目標圖像中的像素位置在原圖像中對應的位置???????????????
??????yy = y * heightScale;
???? ??if (xx/double(uint16(xx)) == 1.0) &(yy/double(uint16(yy)) == 1.0)?????? %如果計算出的位置正好是整數(shù)位置秸滴，直接拷貝原圖像中的像素值
??????????J(x,y) = I(int16(xx),int16(yy));
??????else?????????????? %如果計算出的位置不是整數(shù)位置武契，根據(jù)最近鄰原則，取最近的一個整數(shù)位置的像素值????????????????????
??????????a = double(round(xx));?????????????
??????????b = double(round(yy));
??????????J(x,y) = I(a,b);
??????end
???end
end
J = imresize(J,[width,height],'bilinear');%使用雙線性插值對調(diào)整大小后的圖像進一步平滑處理
