针对运动图像超分辨率重建问题,采用一种是不依赖于亚像素的精确运动估计的重建方法,能够适应复杂的运动模式,且能够达到较好的重建效果。
二、核心程序
clc;
clear;
close all;
warning off;
addpath 'func\'
%步骤一,读取连续图像
folder = 'image\2\';
list = dir('image\2\*.bmp');
N = length(list);
for i=1:N
I = imread(fullfile(folder,list(i).name));
[s1,s2,k] = size(I);
%这里,我们人为的加入一些噪声等干扰,从来检测算法性能
r = imnoise2('gaussian',s1,s2,1,50);%填加高斯白噪声
tmpr = double(I(:,:,1)) + r;
tmpg = double(I(:,:,2)) + r;
tmpb = double(I(:,:,3)) + r;
Is(:,:,1) = tmpr;
Is(:,:,2) = tmpg;
Is(:,:,3) = tmpb;
I_Seq1{i} = I;
I_Seq2{i} = Is.^(0.95);
end
for i=1:N
i
I_curr = uint8(I_Seq1{i});
I_curr_noise = uint8(I_Seq2{i});
%第一步:当前帧
figure(1);
subplot(121);
imshow(I_curr,[]);title('原始图像');
subplot(122);
imshow(I_curr_noise,[]);title('加入干扰后的图像');
%第二步:图像亮度纠正
figure(2);
J = func_eq(I_curr_noise);
subplot(121);
imshow(I_curr_noise,[]);
title('原始图像');
subplot(122);
imshow(J,[]);
title('图像-光效亮度调整');
%第三步,第四步:去噪|自适应图像增强
figure(3);
subplot(121);
imshow(J,[]);
title('图像-光效亮度调整');
Jd = func_imagedenoise2(J);
subplot(122);
imshow(Jd,[]);
title('图像-光效亮度调整,去噪,增强');
%第五步:提高分辨率
figure(4);
subplot(121);
imshow(Jd,[]);
title('图像-光效亮度调整,去噪,增强');
Jd2 = func_fbl(Jd);
subplot(122);
imshow(Jd2,[]);
title('图像-光效亮度调整,去噪,增强,提高分辨率');
pause(2);
%保存最后处理后的图片
I_Seq3{i} = Jd2;
end
%第六步:最终处理效果对比
figure(5);
for i = 1:N
subplot(131);
imshow(uint8(I_Seq1{i}),[]);
title('原始图像');
subplot(132);
imshow(uint8(I_Seq2{i}),[]);
title('原始干扰图像');
subplot(133);
imshow(uint8(I_Seq3{i}),[]);
title('处理后图像');
pause(2);
end
三、仿真测试结果