基于动态纹理合成的视频超分辨率重建仿真平台

资 源 简 介

该项目是一个专门用于视频超分辨率增强的MATLAB仿真平台，旨在通过先进的动态纹理合成技术将低分辨率视频序列转换为高质量、高细节的高分辨率视频。系统的核心功能在于不仅提升了图像的像素密度，更通过分析视频序列中的时空相关性来恢复丢失的纹理细节。在实现方法上，系统首先对输入的低分辨率帧进行运动估计和补偿，以对齐相邻帧之间的像素位移，确保时间维度上的稳定性。接着，算法利用动态纹理合成模块对图像的高频成分进行重构，通过从参考帧或外部纹理库中提取统计特性和结构分布，将逼真的细节融入到重建的高分辨率骨架中。此外，该项

详 情 说 明

Video Super-Resolution via Dynamic Texture Synthesis

项目介绍

本项目是一个基于MATLAB开发的视频超分辨率（VSR）仿真平台，旨在通过结合运动补偿与动态纹理合成技术，将低分辨率视频序列提升为高质量的高分辨率视频。系统通过分析视频序列中的时间相关性与空间结构特征，在提升像素密度的同时，针对性地重构视频中的高频纹理细节，并有效抑制视频增强中常见的闪烁伪影。

功能特性

1. 动态视频生成：内置模拟数据生成器，可创建带有精细正弦纹理及复杂运动轨迹（旋转与位移）的测试视频。
2. 鲁棒运动估计：采用经典的Lucas-Kanade光流算法，精确检测相邻帧间的像素级位移。
3. 纹理增强重建：利用局部方差指导的高频成分提取与能量增强算法，实现细节的智能补全。
4. 时空一致性保持：通过运动补偿重映射机制（Warping），平衡相邻帧间的视觉连续性，减少时间维度上的闪烁。
5. 自动化评估体系：集成PSNR（峰值信噪比）与SSIM（结构相似性）双重指标，提供直观的性能对比曲线与视觉对比图。

系统要求

• MATLAB R2016b 或更高版本
• Image Processing Toolbox（图像处理工具箱）

使用方法

1. 启动MATLAB，并将当前工作目录指向项目文件夹。
2. 在命令行窗口输入主函数名称并回车。
3. 系统将自动执行以下流程：

* 生成包含10帧带有位移和噪声的模拟高低分辨率视频。 * 逐帧进行光流估计、基础升采样、纹理合成与时空优化。 * 处理完成后自动弹出可视化窗口，展示LR（低分辨率）、SR（超分辨率重构）与GT（原始高分辨率）的对比图及PSNR性能曲线。 * 控制台将打印包含平均PSNR和SSIM提升幅度的最终评估报告。

实现逻辑与算法细节

系统通过一个完整的批处理流水线实现视频增强，主要包含以下核心步骤：

1. 运动估计与补偿机制 系统在时间维度上利用相邻帧的相关性。通过计算灰度空间的图像梯度（Ix, Iy）和时间梯度（It），在局部窗口内构建超定方程组。利用最小二乘法求解Lucas-Kanade光流场。该运动场驱动后续的图像重映射（Warping）过程，将上一帧的重构结果精确对齐至当前帧坐标系，为一致性约束提供参考。

2. 图像骨架构建 系统采用双三次插值（Bicubic Interpolation）作为基础算子，生成高分辨率视频的初步“骨架”。这一步确保了图像亮度和低频结构的稳定性。

3. 动态纹理合成模块 这是系统的核心创新点。实现逻辑如下：

• 高频提取：应用拉普拉斯型算子（High-pass Filter）从当前低分辨率帧中滤出边缘和细节成分。
• 能量建模：计算细节成分的局部方差，生成纹理强度图。这用于识别图像中哪些区域包含真实纹理，哪些区域属于平滑背景或噪声。
• 自适应增强：在高分辨率空间中，根据纹理强度图对高频成分进行增益控制（通过gain参数进行能量补偿），并将增强后的细节融入插值骨架，从而实现比普通插值更清晰的边缘。

4. 时空一致性优化 为了解决视频重建中的Flickering问题，系统引入了融合权重（Lambda）。最终输出的SR帧是“当前帧合成结果”与“经运动补偿后的上一帧SR结果”的加权平均。这种机制利用了前序帧的高画质信息，确保了纹理在时间流中的平滑过渡。

5. 指标计算与评估 系统内置了质量度量算法：

• PSNR：通过度量重构图像与原始图像之间的均方误差（MSE）来计算分贝值。
• SSIM：通过滑动窗口计算均值、方差及协方差，评估图像在亮度、对比度和结构三个维度的保真度。

关键算法实现说明

• 插值方法：在Warping与基础升采样中均使用线性或双三次插值，确保坐标转换的平滑。
• 运动场缩放：考虑到位移是在低分辨率空间估计的，系统在应用到高分辨率重映射前，对光流向量进行了相应的倍率缩放，确保了空间位置的一致。
• 噪声鲁棒性：在模拟数据阶段引入了高斯噪声，验证了算法在非理想工况下的纹理维持能力。