1.算法理論概述
???????MPEG4視頻超分辨率重構(gòu)算法是一種基于PCOS算法的超分辨率圖像重建算法，它可以將低分辨率的MPEG4視頻轉(zhuǎn)換為高分辨率的視頻粮呢。該算法通過(guò)對(duì)視頻中的幀進(jìn)行分塊處理诸狭，并利用PCOS算法對(duì)每個(gè)分塊進(jìn)行超分辨率重構(gòu)，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(jué)質(zhì)量戏溺，同時(shí)也可以應(yīng)用于圖像增強(qiáng)、醫(yī)學(xué)影像屠尊、安防監(jiān)控等領(lǐng)域旷祸。
該算法的實(shí)現(xiàn)步驟如下：
步驟1. 視頻幀分塊
將輸入視頻按照一定的大小進(jìn)行分塊，得到多個(gè)小尺寸的視頻塊讼昆。
步驟2. PCOS算法處理
對(duì)每個(gè)視頻塊應(yīng)用PCOS算法進(jìn)行超分辨率重構(gòu)托享。其中，PCOS算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下：
2.1. 幀間差分
對(duì)當(dāng)前視頻塊的每一幀進(jìn)行幀間差分浸赫，得到該幀與其周?chē)鷰牟罘謭D像闰围。
2.2. 原始圖像的預(yù)測(cè)
利用幀間差分圖像對(duì)當(dāng)前幀進(jìn)行預(yù)測(cè)，得到當(dāng)前幀的預(yù)測(cè)圖像既峡。
2.3. PCOS算法求解
將當(dāng)前幀的預(yù)測(cè)圖像與原始圖像進(jìn)行PCOS算法求解羡榴，得到當(dāng)前幀的超分辨率重構(gòu)圖像。
2.4. 重疊區(qū)域處理
對(duì)相鄰兩個(gè)視頻塊的重疊區(qū)域進(jìn)行處理运敢，保證視頻的連續(xù)性校仑。
步驟3. 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。
數(shù)學(xué)公式
在PCOS算法中者冤，數(shù)學(xué)公式的具體表達(dá)如下：
幀間差分：
$D_{i,j}(x,y) = |I_{i}(x,y)-I_{j}(x,y)|$
其中肤视，$D_{i,j}(x,y)$為幀間差分圖像，$I_{i}$和$I_{j}$分別為第$i$幀和第$j$幀的原始圖像涉枫。
原始圖像的預(yù)測(cè)：
$P_{i}(x,y) =\frac{1}{4}[I_{i-1}(x,y)+I_{i+1}(x,y)+I_{i}(x-1,y)+I_{i}(x,y-1)]$
其中邢滑，$P_{i}(x,y)$為第$i$幀的預(yù)測(cè)圖像，$I_{i-1}$愿汰、$I_{i+1}$困后、$I_{i}(x-1,y)$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。
PCOS算法求解：
$arg\min_{u}\sum_{j=1}^{N}(\lambda_{j}|\nablau_{j}|+\frac{1}{2\sigma^{2}}||u_{j}-P_{j}||^{2}_{2})$
其中衬廷，$u_{j}$為第$j$幀的超分辨率重構(gòu)圖像摇予，$P_{j}$為第$j$幀的預(yù)測(cè)圖像，$\nabla u_{j}$為$u_{j}$的梯度吗跋，$\lambda_{j}$和$\sigma$為超參數(shù)侧戴。
應(yīng)用MPEG4視頻超分辨率重構(gòu)算法可以應(yīng)用于廣泛的領(lǐng)域宁昭，如：
視頻增強(qiáng)：該算法可以將低分辨率的視頻轉(zhuǎn)換為高分辨率的視頻，提高視頻的視覺(jué)質(zhì)量酗宋。
醫(yī)學(xué)影像：該算法可以對(duì)醫(yī)學(xué)影像進(jìn)行超分辨率重構(gòu)积仗，提高醫(yī)學(xué)影像的清晰度和分辨率，有助于醫(yī)生進(jìn)行更準(zhǔn)確的診斷蜕猫。
???????安防監(jiān)控：該算法可以對(duì)監(jiān)控?cái)z像頭拍攝的視頻進(jìn)行超分辨率重構(gòu)寂曹，提高監(jiān)控畫(huà)面的清晰度和分辨率，有助于安全監(jiān)控和犯罪偵查回右。
2.算法運(yùn)行軟件版本
matlab2013b
3.算法運(yùn)行效果圖預(yù)覽
4.部分核心程序
%我們這里設(shè)計(jì)了一個(gè)算法隆圆，就是能夠讀取壓縮后的AVI視頻，從而使仿真速度更快
disp('正在讀取視頻...');% 顯示正在讀取視頻的進(jìn)度
FileName_AVI = 'EBU_SD003_0001696.avi'; % 指定要讀取的AVI文件名
% 調(diào)用func_vedio_process函數(shù)讀取指定AVI文件中的視頻翔烁，返回灰度圖像渺氧、原始圖像和幀數(shù)
[pixel_gray,pixel_original,frameNum_Original]= func_vedio_process(FileName_AVI);
%首先獲得雙線性插值圖像
% 使用imresize函數(shù)將原始圖像進(jìn)行雙線性插值，得到目標(biāo)大小的圖像
Jo(:,:,1) = imresize(pixel_original(:,:,1),[1080,2048],'bilinear');
Jo(:,:,2) =imresize(pixel_original(:,:,2),[1080,2048],'bilinear');
Jo(:,:,3) =imresize(pixel_original(:,:,3),[1080,2048],'bilinear');
%修改后的算法
% 使用PCOS超分辨率重建算法蹬屹，對(duì)原始圖像進(jìn)行重建阶女，得到重建后的圖像
J(:,:,1) = ss_map(pixel_original(:,:,1),pixel_original(:,:,1),15,13,2000,3);
J(:,:,2) =ss_map(pixel_original(:,:,2),pixel_original(:,:,2),15,13,2000,3);
J(:,:,3) =ss_map(pixel_original(:,:,3),pixel_original(:,:,3),15,13,2000,3);
% 使用imresize函數(shù)將重建后的圖像進(jìn)行雙線性插值，得到目標(biāo)大小的圖像
J2(:,:,1) = imresize(J(:,:,1),[1080,2048],'bilinear');
J2(:,:,2) =imresize(J(:,:,2),[1080,2048],'bilinear');
J2(:,:,3) =imresize(J(:,:,3),[1080,2048],'bilinear');
figure;
imshow(uint8(pixel_original));title('原圖像');% 顯示原始圖像
figure;
imshow(uint8(pixel_original));title('雙線性插值圖像');% 顯示雙線性插值圖像
figure;
imshow(uint8(J2));title('PCOS超分辨率重建圖像');% 顯示PCOS超分辨率重建圖像
%計(jì)算PSNR
psnr1 =PSNR(uint8(J2(:,:,1)),uint8(Jo(:,:,1)));
psnr2 =PSNR(uint8(J2(:,:,2)),uint8(Jo(:,:,2)));
psnr3 = PSNR(uint8(J2(:,:,3)),uint8(Jo(:,:,3)));
psnr?= mean([psnr1,psnr2,psnr3])%計(jì)算重建圖像的PSNR哩治，并顯示平均值
%計(jì)算MSE
mses1 =mse(uint8(J2(:,:,1)),uint8(Jo(:,:,1)));
mses2 =mse(uint8(J2(:,:,2)),uint8(Jo(:,:,2)));
mses3 =mse(uint8(J2(:,:,3)),uint8(Jo(:,:,3)));
mses?= mean([mses1,mses2,mses3])%計(jì)算重建圖像的MSE，并顯示平均值
