基于PCOS算法的MPEG4视频超分辨率重构matlab仿真

1.算法理论概述

        MPEG4视频超分辨率重构算法是一种基于PCOS算法的超分辨率图像重建算法，它可以将低分辨率的MPEG4视频转换为高分辨率的视频。该算法通过对视频中的帧进行分块处理，并利用PCOS算法对每个分块进行超分辨率重构，最终将所有分块的结果拼接成完整的视频。该算法可以有效地提高视频的视觉质量，同时也可以应用于图像增强、医学影像、安防监控等领域。

该算法的实现步骤如下：

步骤1. 视频帧分块

将输入视频按照一定的大小进行分块，得到多个小尺寸的视频块。

步骤2. PCOS算法处理

对每个视频块应用PCOS算法进行超分辨率重构。其中，PCOS算法的具体实现步骤如下：

2.1. 帧间差分

对当前视频块的每一帧进行帧间差分，得到该帧与其周围帧的差分图像。

2.2. 原始图像的预测

利用帧间差分图像对当前帧进行预测，得到当前帧的预测图像。

2.3. PCOS算法求解

将当前帧的预测图像与原始图像进行PCOS算法求解，得到当前帧的超分辨率重构图像。

2.4. 重叠区域处理

对相邻两个视频块的重叠区域进行处理，保证视频的连续性。

步骤3. 视频块拼接

将所有视频块的超分辨率重构图像拼接成完整的视频。

数学公式

在PCOS算法中，数学公式的具体表达如下：

帧间差分：

$D_{i,j}(x,y) = |I_{i}(x,y)-I_{j}(x,y)|$

其中，$D_{i,j}(x,y)$为帧间差分图像，$I_{i}$和$I_{j}$分别为第$i$帧和第$j$帧的原始图像。

原始图像的预测：

$P_{i}(x,y) = \frac{1}{4}[I_{i-1}(x,y)+I_{i+1}(x,y)+I_{i}(x-1,y)+I_{i}(x,y-1)]$

其中，$P_{i}(x,y)$为第$i$帧的预测图像，$I_{i-1}$、$I_{i+1}$、$I_{i}(x-1,y)$和$I_{i}(x,y-1)$分别为第$i$帧在$x$和$y$方向上的相邻帧的像素值。

PCOS算法求解：

$arg\min_{u}\sum_{j=1}^{N}(\lambda_{j}|\nabla u_{j}|+\frac{1}{2\sigma^{2}}||u_{j}-P_{j}||^{2}_{2})$

其中，$u_{j}$为第$j$帧的超分辨率重构图像，$P_{j}$为第$j$帧的预测图像，$\nabla u_{j}$为$u_{j}$的梯度，$\lambda_{j}$和$\sigma$为超参数。

应用MPEG4视频超分辨率重构算法可以应用于广泛的领域，如：

视频增强：该算法可以将低分辨率的视频转换为高分辨率的视频，提高视频的视觉质量。

医学影像：该算法可以对医学影像进行超分辨率重构，提高医学影像的清晰度和分辨率，有助于医生进行更准确的诊断。

        安防监控：该算法可以对监控摄像头拍摄的视频进行超分辨率重构，提高监控画面的清晰度和分辨率，有助于安全监控和犯罪侦查。

2.算法运行软件版本

matlab2013b

3.算法运行效果图预览

4.部分核心程序

%我们这里设计了一个算法，就是能够读取压缩后的AVI视频，从而使仿真速度更快
disp('正在读取视频...');% 显示正在读取视频的进度
FileName_AVI = 'EBU_SD003_0001696.avi'; % 指定要读取的AVI文件名
% 调用func_vedio_process函数读取指定AVI文件中的视频，返回灰度图像、原始图像和帧数
[pixel_gray,pixel_original,frameNum_Original] = func_vedio_process(FileName_AVI);
 
%首先获得双线性插值图像
% 使用imresize函数将原始图像进行双线性插值，得到目标大小的图像
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，对原始图像进行重建，得到重建后的图像
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函数将重建后的图像进行双线性插值，得到目标大小的图像
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('原图像');% 显示原始图像
figure;
imshow(uint8(pixel_original));title('双线性插值图像');% 显示双线性插值图像
figure;
imshow(uint8(J2));title('PCOS超分辨率重建图像');% 显示PCOS超分辨率重建图像
 
%计算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])% 计算重建图像的PSNR，并显示平均值
 
%计算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])% 计算重建图像的MSE，并显示平均值