第３６卷 第４期

２０１５年７月应　用　光　学

Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｐｐｌｉｅｄ　ＯｐｔｉｃｓＶｏｌ．３６Ｎｏ．４Ｊｕｌ．２０１５

文章编号：１００２－２０８２（２０１５）０４－０５３７－０６

收稿日期：２０１５－０１－２１；　修回日期：２０１５－０５－２６基金项目：国家重大科学仪器设备开发专项课题（２０１４ＹＱ２３０６５９）作者简介：王源圆（１９９１－），男，湖北武穴人，硕士研究生，主要从事图像处理研究工作。Ｅ－ｍａｉｌ：２０１２０６１８＠ｂｉｔ．ｅｄｕ．ｃｎ

基于ＺｅｄＢｏａｒｄ的超分辨率视频复原系统

王源圆１，苏秉华１，２，邱文胜３

（１．北京理工大学 光电学院，北京１０００８１；２．北京理工大学 珠海学院，广东 珠海５１９０８５；

３．深圳大学 光电工程学院，广东 深圳５１８０６０）

摘　要：为了实现超分辨率视频图像的实时复原，设计了以ＺｅｄＢｏａｒｄ可编程片上系统为基础的

超分辨率视频复原系统。系统包括基于Ｖ４Ｌ２（Ｖｉｄｅｏ　ｆｏｒ　Ｌｉｎｕｘ　２）的 ＵＳＢ摄像头视频采集、基

于小波变换的超分辨率复原算法处理和基于Ｑｔ的图形用户界面制作以及视频输出。采用双线

性、双立 方 和 小 波 变 换 算 法 分 别 对 Ｌｅｎａ图 像 进 行 复 原 处 理，峰 值 信 噪 比 ＰＳＮＲ 值 分 别 为

２９．５１６、２９．８４３、３１．３６８。实验结果表明，提出的基于小波的超分辨率复原算法优于传统的插值

算法，基于ＺｅｄＢｏａｒｄ的超分辨视频复原系统复原效果良好。

关键词：图像处理；超分辨率；ＺｅｄＢｏａｒｄ；小波变换

中图分类号：ＴＮ９１１．７３；ＴＰ７５２　　　　文献标志码：Ａ　　　　ｄｏｉ：１０．５７６８／ＪＡＯ２０１５３６．０４０２００１

Ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｖｉｄｅｏ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＺｅｄＢｏａｒｄ

Ｗａｎｇ　Ｙｕａｎｙｕａｎ１，Ｓｕ　Ｂｉｎｇｈｕａ１，２，Ｑｉｕ　Ｗｅｎｓｈｅｎｇ３

（１．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　１０００８１，Ｃｈｉｎａ；

２．Ｚｈｕｈａｉ　Ｃａｍｐｕｓ，Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｚｈｕｈａｉ　５１９０８８，Ｃｈｉｎａ；

３．Ｃｏｌｌｅｇｅ　ｏｆ　Ｏｐｔｏｅｌｅｃｔｒｏｎｉｃ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｓｈｅｎｚｈｅｎ　５１８０６０，Ｃｈｉｎａ）

Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎ　ｏｒｄｅｒ　ｔｏ　ｒｅａｌｉｚｅ　ｒｅａｌ－ｔｉｍｅ　ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ｖｉｄｅｏ　ｉｍａｇｅ，ａ　ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏ－ｌｕｔｉｏｎ　ｖｉｄｅｏ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｔｈｅ　ＺｅｄＢｏａｒｄ　ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｏｎ　ａ　ｃｈｉｐ　ｗａｓ　ｄｅ－ｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｅ　ｓｙｓｔｅｍ　ｉｎｃｌｕｄｅｓ　ｔｈｅ　ＵＳＢ　ｃａｍｅｒａ　ｖｉｄｅｏ　ａｃｑｕｉｓｉｔｉｏｎ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｖｉｄｅｏ　ｆｏｒ　Ｌｉｎｕｘ　２（Ｖ４Ｌ２），ｔｈｅ　ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｗａｖｅｌｅｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ，ａｎｄ　ｔｈｅ

ｇｒａｐｈｉｃａｌ　ｕｓｅｒ　ｉｎｔｅｒｆａｃｅ　ａｎｄ　ｖｉｄｅｏ　ｏｕｔｐｕｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　Ｑｔ．Ｔｈｅ　ｂｉｌｉｎｅａｒｉｔｙ，ｄｏｕｂｌｅ　ｃｕｂｅ　ａｎｄ　ｗａｖｅ－ｌｅｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ　ｍｅｔｈｏｄｓ　ｗｅｒｅ　ｕｓｅｄ　ｔｏ　ｒｅｓｔｏｒｅ　Ｌｅｎａ　ｉｍａｇｅ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｐｅａｋ　ｓｉｇｎａｌ　ｎｏｉｓｅ　ｒａｔｉｏ（ＰＳＮＲ）ｖａｌｕｅｓ　ｂｅｔｗｅｅｎ　ｔｈｅ　ｏｒｉｇｉｎａｌ　ｉｍａｇｅ　ａｎｄ　ｔｈｅ　ｒｅｓｔｏｒｅｄ　ｉｍａｇｅｓ　ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ　ａｒｅ　２９．５１６，

２９．８４３ａｎｄ　３１．３６８，ｒｅｓｐｅｃｔｉｖｅｌｙ．Ｔｈｅ　ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｓｈｏｗ　ｔｈａｔ　ｔｈｅ　ｗａｖｅｌｅｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍｍｅｔｈｏｄ　ｐｒｏｐｏｓｅｄ　ｉｓ　ｂｅｔｔｅｒ　ｔｈａｎ　ｔｒａｄｉｔｉｏｎａｌ　ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ　ｍｅｔｈｏｄｓ，ａｎｄ　ｔｈｅ　ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｖｉｄ－ｅｏ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＺｅｄＢｏａｒｄ　ｉｓ　ｅｆｆｅｃｔｉｖｅ．Ｋｅｙ　ｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅ　ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ；ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ；ＺｅｄＢｏａｒｄ；ｗａｖｅｌｅｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ

引言近年来，随着数字媒体技术的发展，人们对高

分辨率视频 和 图 像 的 需 求 越 来 越 强 烈，尤 其 在 医

学成像、军事 信 息 采 集、公 共 安 全、遥 感 图 像 等 领

域，对视频 和 图 像 的 分 辨 率 要 求 很 高。要 提 高 所

得图像和视 频 的 分 辨 率，传 统 方 法 是 通 过 选 用 高

分辨率的成 像 器 件、增 加 光 学 镜 头 的 孔 径 和 焦 距

来实现，但是 这 种 方 法 受 到 器 件 工 艺、成 本、研 发

周期等限制。超分辨率图像复原技术正是在这种

情况下应 运 而 生［１］，通 过 对 低 分 辨 率 图 像 进 行 处

应用光学　２０１５，３６（４）　王源圆，等：基于ＺｅｄＢｏａｒｄ的超分辨率视频复原系统

理，恢复图像中的细节和信息，在不改变硬件条件

的情况下提高所得视频和图像的分辨率。

１　超分辨率复原算法

１．１　几种非线性算法

１．１．１　Ｂａｙｅｓ分析法

Ｂａｙｅｓ分 析 法 是 一 种 非 线 性 随 机 统 计 复 原 方

法，其基本思 想 是：假 设 图 像 是 一 个 随 机 场，因 此

可把原物ｆ（ｘ，ｙ）和退化图像ｇ（ｘ，ｙ）均看作随机

场，在图像为ｇ的条件下原物ｆ的概率为

Ｐ（ｆ／ｇ）＝Ｐ（ｇ／ｆ）Ｐ（ｆ）Ｐ（ｇ）

（１）

式中：Ｐ（ｆ／ｇ）被称为后验概率；Ｐ（ｇ／ｆ）为已知原

物ｆ是图像ｇ的概率；Ｐ（ｆ）、Ｐ（ｇ）分别为ｆ、ｇ的先

验概率。在已知图像ｇ的情况下，原物ｆ的最优估

计可以表示为［１］

ｍａｘ｛Ｐ（ｆ／ｇ）｝＝ｍａｘＰ（ｇ／ｆ）Ｐ（ｆ）Ｐ（ｇ｛ ｝） （２）

两边同时取对数，则（２）式等价于：

ｍａｘ｛Ｉｎ［Ｐ（ｆ／ｇ）］｝

ｍａｘ｛Ｉｎ［Ｐ（ｇ／ｆ）］＋Ｉｎ［Ｐ（ｆ）］｝ （３）

对（３）式求最大的方法：

１）最大后验概率法（ＭＡＰ）

ＩｎＰ（ｇ／ｆ）ｆ ＋Ｉｎ

（Ｐ（ｆ））［ ］ｆ ｆ＝^ｆＭＡＰ

＝０ （４）

导数等于０时为最大后验概率下的目标估值。

各种最大后验概率估计算法的差别主要在于

先验模型的选择，其中典型的是 Ｈｕｂｅｒ－Ｍａｒｋｏｖ［２］

模型及其改进形式［３］。

２）最大似然法（ＭＬ）

如果取：

Ｉｎ（Ｐ（ｇ／ｆ））ｆ ｆ＝^ｆＭＡＰ

＝０ （５）

所求得的ｆ为最大似然估计下的目标估值，最

大似然法可以看成是最大后验概率法的一种特殊

情况。

１．１．２　凸集投影法

凸集 投 影 法［４，１２］（ＰＯＣＳ－ｐｒｏｊｅｃｔｉｏｎ　ｏｎｔｏ　ｃｏｎ－

ｖｅｘ　ｓｅｔｓ）是一种利用先验知识来提高复原质量的

方法，把每个先验知识都定义为一个闭凸集，那么

图像复原的解就是这些闭凸集的交集，ＰＯＣＳ就是

把空间中 的 任 意 一 点 投 影 到 这 个 交 集 上 的 过 程。

计算中，一 般 先 对 图 像 进 行 双 线 性 插 值 作 为 初 始

估计图像，然后从估计图像上的某一点开始，将当

前估计值投 影 到 凸 集 上，判 断 该 估 计 值 是 否 满 足

所有的约束，若不满足，则将其残差反投影到估计

图像上进行 修 正，通 过 多 次 迭 代 使 最 终 得 到 的 解

落在交集上。

ＰＯＣＳ的优点在于简单直观，能够将各种灵活

的空域观测模型、运动模型、降质模型综合考虑到

其中，利用 各 种 先 验 知 识 对 图 像 进 行 复 原。缺 点

在于解的不唯一性，对初始值具有较强的依赖性，

并且由于需 要 对 图 像 进 行 多 次 迭 代，所 以 计 算 量

较大，很难完成实时处理。

１．２　基于小波变换的超分辨率复原

小波变换是一种工具，它把数据、函数或算子

分解成不同 频 率 下 的 成 分，然 后 再 用 分 解 的 方 法

去研究 对 应 尺 度 下 的 成 分［５］。要 使 图 像 放 大，最

常用的是对图像进行插值［６］。所谓图像插值是利

用已知 的 相 邻 像 素 灰 度 值 计 算 未 知 像 素 点 灰 度

值，使原始图像生成高分辨率图像［７］，传统的插值

方法有：最近邻域插值、双线性插值和双立方的插

值。这３种插值方法都是利用相邻像素灰度值的

连续性来实现的，计算量不大，但由于插值算子具

有低通特性，图 像 插 值 后 经 常 会 出 现 方 块 效 应 或

细节退化（边 缘 模 糊）［８］，而 我 们 的 方 法 就 是 要 利

用小波变换消除这种细节退化。

由于离散小波变换（ＤＷＴ）具有平移不变性和

冗余性这２个特性，使得其系数具有内在可插值性

的 可 能［９］。因 此，算 法 中 选 取 离 散 小 波 变 换

（ＤＷＴ）来保持图像的高频 信 息。与 此 同 时，我 们

还 使 用 另 外 一 种 小 波 变 换 即 平 稳 小 波 变 换

（ＳＷＴ）。ＳＷＴ与ＤＷＴ相似，只是没有经过下采

样，所以其得到的子图像与原图像尺寸是相同的。

ＤＷＴ的下采 样，会 造 成 子 图 像 信 息 的 部 分 丢 失，

使用平稳小波弥补这些丢失的信息。

图１是本文选择的算法的流程框架图。首先

输入低分辨 率 图 像 并 插 值 放 大，然 后 对 放 大 图 像

进行离散小波变换（使用 Ｈａａｒ小波基），得到４个

对应的子图像ＬＬ、ＬＨ、ＨＬ、ＨＨ［１０］，与此同时，对

原始低分辨 率 图 像 进 行 平 稳 小 波 变 换（ＳＷＴ），也

·８３５·

应用光学　２０１５，３６（４）　王源圆，等：基于ＺｅｄＢｏａｒｄ的超分辨率视频复原系统

获得４个对应的子图像ＬＬ、ＬＨ、ＨＬ、ＨＨ。ＬＬ是

图像的低频成分，包括了图像的大部分信息，ＬＨ、

ＨＬ、ＨＨ 是 图 像 的 高 频 信 息。将 平 稳 小 波 变 换

（ＤＷＴ）和离 散 小 波 变 换（ＳＷＴ）得 到 的 高 频 图 像

信息进行修正后再与低频图像进行小波重构得就

可以获得高分辨率图像。

图１　基于小波变换的超分辨率复原算法框图

Ｆｉｇ．１　Ｂｌｏｃｋ　ｄｉａｇｒａｍ　ｏｆ　ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ

ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｗａｖｅｌｅｔ　ｔｒａｎｓｆｏｒｍ

２　系统组成

ＺｅｄＢｏａｒｄ上 使 用 的 操 作 系 统 采 用 嵌 入 式

Ｌｉｎｕｘ操作系统，该Ｌｉｎｕｘ系统是Ｄｉｇｉｌｅｎｔ官网给

出的 一 个 完 整 的、ＺｅｄＢｏａｒｄ可 运 行 的 Ｌｉｎｕｘ系

统［１１］，包含了ＺｅｄＢｏａｒｄ上的几个重要的设备驱动

如 串 口、ＵＳＢ、以 太 网、ＯＬＥＤ、ＨＤＭＩ 等。当

Ｌｉｎｕｘ在ＺｅｄＢｏａｒｄ上运行起来后，ＺｅｄＢｏａｒｄ就是

一个小型的嵌入式系统，使用ＳＤＫ及Ｘｉｌｉｎｘ　ＡＲＭ

Ｌｉｎｕｘ工具链（ａｒｍ－ｘｉｌｉｎｘ－ｌｉｎｕｘ－ｇｎｕｅａｂｉ）编译生成

的可执行文件可以在这个系统执行。整个超分辨

率复原系统由３部分组成：视频采集、视频处理以

及输出 显 示。先 通 过 ＵＳＢ摄 像 头 采 集 视 频，在

ＺｅｄＢｏａｒｄ中经过转 换 格 式、超 分 辨 率 复 原 等 处 理

后由 ＨＤＭＩ输 出，最 终 显 示 到 显 示 器 上，如 图２所示。

　　视频采集利用Ｖ４Ｌ２（ｖｉｄｅｏ　ｆｏｒ　Ｌｉｎｕｘ　２）来完

成。Ｖ４Ｌ２是Ｖ４Ｌ的 升 级 版，它 是Ｌｉｎｕｘ内 核 中

关于视频设 备 的 内 核 驱 动，它 为Ｌｉｎｕｘ中 视 频 设

备访问提供了 通 用 接 口，Ｖ４Ｌ２驱 动 的ｖｉｄｅｏ设 备

节点路径通常为／ｄｅｖ／ｖｉｄｅｏＸ。利用Ｖ４Ｌ２采集视

频的过程如图３表示。

图２　超分辨率视频复原系统

Ｆｉｇ．２　Ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｖｉｄｅｏ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ

图３　Ｖ４Ｌ２视频采集流程

Ｆｉｇ．３　Ｖ４Ｌ２　ｖｉｄｅｏ　ｃａｐｔｕｒｅ　ｐｒｏｃｅｓｓ

　　首先使用ｏｐｅｎ函数打开设备，这个过程和访

问 普 通 设 备 一 样。配 置 设 备，使 用 ＶＩＤＩＯＣ＿

ＱＵＥＲＹＣＡＰ查询 驱 动 功 能，主 要 检 查 一 下 是 否

为视频采集设备Ｖ４Ｌ２＿ＣＡＰ＿ＶＩＤＥＯ＿ＣＡＰＴＵＲＥ以及是否支持流ＩＯ操作 Ｖ４Ｌ２＿ＣＡＰ＿ＳＴＲＥＡＭ－

ＩＮＧ；使用 ＶＩＤＩＯＣ＿Ｓ＿ＦＭＴ设 置 像 素 格 式，使 用

摄像头支持的ＹＵＹＶ格式。然后配置内存，使用

ＶＩＤＩＯＣ＿ＲＥＱＢＵＦＳ 和 结 构 体 Ｖ４Ｌ２＿ｒｅｑｕｅｓｔ－

ｂｕｆｆｅｒｓ申请缓存 区，并 将 ｍｍａｐ申 请 到 的 缓 存 区

映射到用户空间。使 用 ＶＩＤＩＯＣ＿ＳＴＲＥＡＭＯＮ即

可开始采 集 视 频，使 用 命 令 ＶＩＤＩＯＣ＿ＤＱＢＵＦ来

读取缓存区，ＶＩＤＩＯＣ＿ＱＢＵＦ来 更 新 缓 存 区。要

停止采集的时候，先 使 用 ＶＩＤＩＯＣ＿ＳＴＲＥＡＭＯＦＦ停止采 集，然 后 ｍｕｎｍａｐ取 消 缓 存 的 映 射，并 关

闭设备。

图像 采 集 完 成 后 即 可 开 始 图 像 处 理 过 程，由

于从缓存中取出来的数据是ＹＵＹＶ格式，为了方

便接下来处理，我们先把它转化为ＲＧＢ２４，然后对

这张图的Ｒ、Ｇ、Ｂ　３个分量进行超分辨率复原，复

·９３５·

应用光学　２０１５，３６（４）　王源圆，等：基于ＺｅｄＢｏａｒｄ的超分辨率视频复原系统

原结果 得 到 的Ｒ、Ｇ、Ｂ三 个 分 量 结 合 起 来 就 是 我

们超分辨率复原得到的结果。使用小波的方法来

进行超分辨率复原，并同时使用双线性插值、双立

方插值得到了结果，比较它们的复原效果。最后，

使用Ｑｔ制作 的 图 形 用 户 界 面 将 处 理 得 到 的 结 果

在显示器上 显 示 出 来，为 了 在 图 形 用 户 界 面 中 显

示 视 频，使 用 ＱＬａｂｅｌ、ＱＰｉｘｍａｐ和ｌｏａｄｆｒｏｍｄａｔａ函数将采集的数据转为ＱＰｉｘｍａｐ中的 数 据，并 显

示到 ＱＬａｂｅｌ上。当 新 的 一 帧 图 像 显 示 时，触 发

ｐａｉｎｔＥｖｅｎｔ事 件，重 绘 ＱＬａｂｅｌ中 的 内 容，于 是 就

能在界面上 看 到 连 续 的 视 频 了，为 了 方 便 比 较 处

理效果，我 们 还 同 时 将 处 理 前 的 低 分 辨 率 视 频 显

示到了图形用户界面中。

３　测试结果对超分辨率算法的效果进行测试，测试方法：

１）采用一幅高分辨率图像作为原图像；２）利 用 插

值或降采样等方法将原图像长宽均缩小到原来的

１／２，同时添加噪声获得低分 辨 率 降 质 图 像；３）使

用不同的算法将低分辨率图像进行超分辨率复原

处理，得到复原图像；４）通过复原图像与原图像的

比较，求 出 它 们 的 均 方 差（ＭＳＥ）与 峰 值 信 噪 比

（ＰＳＮＲ）。由均方差（ＭＳＥ）和峰值信噪比（ＰＳＮＲ）

的定义我们 知 道，ＭＳＥ越 小，ＰＳＮＲ越 大，则 复 原

图像越接近 原 图，复 原 的 效 果 越 好。在ＰＣ机 上，

我们使用了 双 线 性 插 值、双 立 方 插 值 与 小 波 变 换

复原算法，分别处理了多张图像，其复原结果如图

４、图５及表１所示。

　　为了 验 证 移 植 后 的 算 法 能 否 保 持 复 原 效 果，

我们将小波变换算法分别移植到ＺｅｄＢｏａｒｄ和Ｔｉ－

ｎｙ２１０系统上对Ｌｅｎａ图像进行处理，其处理结果

如表２和图６所示。

图４　Ｌｅｎａ复原结果

Ｆｉｇ．４　Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　Ｌｅｎａ

图５　复原结果

Ｆｉｇ．５　Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　Ｂａｏｏｎ表１　ＰＣ机算法效果对比

Ｔａｂｌｅ　１　Ｃｏｎｔｒａｓｔ　ｏｆ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ｅｆｆｅｃｔ　ｉｎ　ＰＣ

算法Ｌｅｎａ

ＭＳＥ　 ＰＳＮＲ

Ｂａｂｏｏｎ

ＭＳＥ　 ＰＳＮＲ

双线性 ７２．６９０２　 ２９．５１６　 ３６１．２９４　 ２２．５５２２双立方 ６７．４１９３　 ２９．８４３　 ３４４．５３６　 ２２．７５８５小　波 ４７．４５３６　 ３１．３６８　 ２６８．６３３　 ２３．８３９２

表２　不同平台下复原效果对比

Ｔａｂｌｅ　２　Ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ　ｏｆ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｅｆｆｅｃｔ　ｉｎ

ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｐｌａｔｆｏｒｍｓ

图像 ＰＣ　 ＺｅｄＢｏａｒｄ　 Ｔｉｎｙ２１０

ＰＳＮＲ　 ３１．３６８１　 ３１．２３５　 ３１．２３５

ＭＳＥ　 ４７．４５４　 ４８．９３１　 ４８．９３１

·０４５·

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图６　不同平台下的处理结果

Ｆｉｇ．６　Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｉｎ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ｐｌａｔｆｏｒｍｓ

　　可 以 看 出，在ＺｅｄＢｏａｒｄ上 的 处 理 结 果 与 Ｔｉ－

ｎｙ２１０上的处理结果相同，而与ＰＣ机上处理结果的

ＰＳＮＲ仅有０．１３３１的差异，在误差范围内，这是由

于ＡＲＭ与ＰＣ上的ＣＰＵ架构不同所导致的误差。

为了验证小波变换算法对彩色图像的复原效

果，在ＰＣ机上对彩色Ｌｅｎａ和Ｂａｂｏｏｎ图像进行了

处理。处理方式为先将图像分为Ｒ、Ｇ、Ｂ　３个通道

分别进行小波复原处理，然后将处理后的３个通道

组合为复原图像。处理后的复原效果如表３所示，

处理后的图像如图７所示。可以看出，彩色图像的

复原效果略差于灰度图，这是由于Ｒ、Ｇ、Ｂ　３个分

量的误差相叠加所导致的。

表３　彩色图像复原结果

Ｔａｂｌｅ　３　Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ｃｏｌｏｒ　ｉｍａｇｅｓ

图像灰度图 彩色图

ＭＳＥ　 ＰＳＮＲ　 ＭＳＥ　 ＰＳＮＲ

Ｌｅｎａ　 ４７．４５３６　 ３１．３６８１　 ６１．５６９　 ３０．２３７２

Ｂａｂｏｏｎ　２６８．６３３６　 ２３．８３９２　３０４．６４８１　２３．２９２８

图７　彩色图像复原结果

Ｆｉｇ．７　Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｒｅｓｕｌｔｓ　ｏｆ　ｃｏｌｏｒ　ｉｍａｇｅｓ

　　基 于ＺｅｄＢｏａｒｄ的 超 分 辨 率 视 频 复 原 系 统 的

构建过 程 如 下：先 将 嵌 入 式 Ｌｉｎｕｘ系 统 移 植 到

ＺｅｄＢｏａｒｄ开发板上，然后将编译生成的Ｑｔ运行库

镜像挂载到嵌入式Ｌｉｎｕｘ操作系统上，为Ｑｔ应用

程序搭建 运 行 环 境。运 行 环 境 搭 建 完 成 后，就 可

以运行我们编译生成的Ｑｔ应用程序，在ＨＤＭＩ输

出口所连接的显示器上显示摄像头实时拍摄的视

频图像以及经过超分辨率复原放大之后的视频图

像，如图８所示。

４　结论本系统基于ＺｅｄＢｏａｒｄ开发板上的轻量级嵌

图８　超分辨率视频复原系统显示效果

Ｆｉｇ．８　Ｄｉｓｐｌａｙ　ｏｆ　ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｖｉｄｅｏ

ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｓｙｓｔｅｍ　ｏｎ　ＺｅｄＢｏａｒｄ

·１４５·

应用光学　２０１５，３６（４）　王源圆，等：基于ＺｅｄＢｏａｒｄ的超分辨率视频复原系统

入式Ｌｉｎｕｘ操作系统，利用 Ｖ４Ｌ２驱动 ＵＳＢ摄像

头采集视频 信 息，用 基 于 小 波 变 换 的 超 分 辨 率 复

原算法处理所 采 集 到 的 视 频 及 Ｑｔ制 作 一 个 图 形

用户界面，将处理后的视频显示到用户界面中，并

通过ＺｅｄＢｏａｒｄ开发 板 上 的 ＨＤＭＩ接 口 显 示 到 显

示器上。采用 双 线 性、双 立 方 传 统 算 法 和 本 文 提

出的小波变换算法通过ＰＣ机对Ｌｅｎａ图像进行复

原 处 理。通 过 本 文 提 出 的 基 于ＺｅｄＢｏａｒｄ系 统 对

Ｌｅｎａ图像进行复原处理，实验结果与ＰＣ机相一致。

彩色图像复原结果的ＰＳＮＲ值稍差于灰度图像。上

述结果表明，小波变换的超分辨率复原方法的复原

效果优于传统的插值方法，且移植到ＺｅｄＢｏａｒｄ系统

之后能够保持复原效果。

参考文献：

［１］　Ｚｈｏｕ　Ｒｏｎｇｂｉａｏ．Ｓｔｕｄｙ　ｏｎ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ａｎｄ　ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ

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ｍｏｔｉｏｎ［Ｄ］．Ｔｉａｎｊｉｎ：Ｔｉａｎｊｉｎ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，２００６．周荣彪．门牌 号 的 运 动 模 糊 图 像 复 原 及 识 别 方 法 研

究［Ｄ］．天津：天津大学，２００６．［２］　Ｋｏｍａｔｓｕ　Ｔ，Ｉｇａｒａｓｈｉ　Ｔ，Ａｉｚａｗａ　Ｋ，ｅｔ　ａｌ．Ｖｅｒｙ　ｈｉｇｈ

ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｉｍａｇｉｎｇ　ｓｃｈｅｍｅ　ｗｉｔｈ　ｍｕｌｔｉｐｌｅ　ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ　ａｐ－ｅｒｔｕｒｅ　ｃａｍｅｒａｓ［Ｊ］．Ｓｉｇｎａｌ　Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ　Ｉｍａｇｅ　Ｃｏｍｍｕ－ｎｉｃａｔｉｏｎ，１９９３，５：５１１－５２６．

［３］　Ｅｌａｄ　Ｍ，Ｆｅｕｅｒ　Ａ．Ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａｎ

ｉｍａｇｅ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ：ａｄａｐｔｉｖｅ　ｆｉｌｔｅｒｉｎｇ　ａｐｐｒｏａｃｈ［Ｊ］．

ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ　ＩＰ，１９９９，８（３）：３８７－３９５．［４］　Ｅｌａｄ　Ｍ，Ｆｅｕｅｒ　Ａ．Ｒｅｓｔｏｒａｔｉｏｎ　ｏｆ　ａ　ｓｉｎｇｌｅ　ｓｕｐｅｒ　ｒｅｓｏ－

ｌｕｔｉｏｎ　ｉｍａｇｅ　ｆｒｏｍ　ｓｅｖｅｒａｌ　ｂｌｕｒｒｅｄ，ｎｏｉｓｙ，ａｎｄ　ｕｎｄｅｒ－ｓａｍｐｌｅｄ　ｍｅａｓｕｒｅｄ　ｉｍａｇｅｓ［Ｊ］．ＩＥＥＥ　Ｔｒａｎｓ　ＩＰ，１９９７，

６（１２）：１６４６－１６５８．［５］　Ｗｕ　Ｘｉａｏｂｉｎｇ．Ｔｈｅ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ

ｉｍａｇｅ　ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ［Ｄ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：

Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１．吴晓兵．序列图像超分辨率增强的算法研究［Ｄ］．北

京：北京理工大学，２０１１．［６］　Ｌｉ　Ｊｕａｎ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｆ　ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｉｍａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅ－

ｍｅｎｔ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＦＰＧＡ［Ｄ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ

ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１２．李娟．基 于ＦＰＧＡ超 分 辨 率 图 像 增 强 研 究［Ｄ］．北

京：北京理工大学，２０１２．［７］　符祥，郭宝龙．图 像 插 值 技 术 综 述［Ｊ］．计 算 机 工 程

与设计，２００９，３０（１）：１４１－１４４．

Ｆｕ　Ｘｉａｎｇ，Ｇｕｏ　Ｂａｏｌｏｎｇ．Ｏｖｅｒｖｉｅｗ　ｏｆ　ｉｍａｇｅ　ｉｎｔｅｒｐｏ－ｌａｔｉｏｎ　ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ［Ｊ］．Ｃｏｍｐｕｔｅｒ　Ｅｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ　ａｎｄ　Ｄｅ－ｓｉｇｎ，２００９，３０（１）：１４１－１４４．

［８］　Ｊｉａ　Ｌｉａｎｇ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ　ｏｎ　ｉｍａｇｅ　ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｒｅｃｏｎ－ｓｔｒｕｃｔｉｏｎ［Ｄ］．Ｊｉａｎｇｓｕ：Ｎａｎｊｉｎｇ　Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ　ｏｆ　Ａｅｒｏ－ｎａｕｔｉｃｓ　ａｎｄ　Ａｓｔｒｏｎａｕｔｉｃｓ，２００８．贾亮．图像超分辨 率 重 建 技 术 研 究［Ｄ］．江 苏：南 京

航空航天大学，２００８．［９］　Ｌｉｎ　Ｒｉｍａｏ．Ｓｕｐｅｒ－ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ａｎｄ　ｄｉｓ－

ｐｌａｙ　ｏｆ　ｓｅｑｕｅｎｃｅ　ｉｍａｇｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ＯＭＡＰ３５３０［Ｄ］．

Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｂｅｉｊｉｎｇ　Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ　ｏｆ　Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２０１１．蔺日茂．基于ＯＭＡＰ３５３０的序列图像超分辨率增强

与显示［Ｄ］．北京：北京理工大学，２０１１．［１０］Ｄａｉ　Ｇｕａｎｇｚｈｉ，Ｃｈｅｎ　Ｔｉｅｑｕｎ，Ｑｉｕ　Ｄｏｎｇｍｅｉ．Ｒｅｓｅａｒｃｈ

ｏｎ　ｓｕｐｅｒ　ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍｓ　ａｐｐｌｉｅｄ　ｉｎ　ｕｌｔｒａｓｏｎｉｃ

ｉｍａｇｅ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｃｏｍｂｉｎｉｎｇ　ｗａｖｅｌｅｔ　ｗｉｔｈ　ｉｎｔｅｒｐｏｌａｔｉｏｎ［Ｊ］． Ｎｏｎｄｅｓｔｒｕｃｔｉｖｅ　Ｔｅｓｔｉｎｇ，２００９，３１ （４）：

２５１－２５５．戴光智，陈铁群，邱栋美．小波和插值结合应用于超

声图像 的 超 分 辨 率 算 法［Ｊ］．无 损 检 测，２００９，３１（４）：２５１－２５５．

［１１］Ｈｅ　Ｂｉｎ．Ｄｅｓｉｇｎ　ｇｕｉｄｅ　ｏｆ　Ｘｉｌｉｎｘ　ａｌｌ　ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ

Ｚｙｎｑ－７０００ＳｏＣ［Ｍ］．Ｂｅｉｊｉｎｇ：Ｔｓｉｎｇｈｕａ　ＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙＰｒｅｓｓ，２０１３．何宾．Ｘｉｌｉｎｘ　ａｌｌ　ｐｒｏｇｒａｍｍａｂｌｅ　Ｚｙｎｑ－７０００ＳｏＣ设计指

南［Ｍ］．北京：清华大学出版社，２０１３．［１２］Ｚｈａｎｇ　Ｙｉｆｅｉ，Ｌｉ　Ｌｉａｎｇｆｕ，Ｗａｎｇ　Ｊｉａｏｙｉｎｇ，ｅｔ　ａｌ．Ｉｍ－

ａｇｅ　ｅｎｈａｎｃｅｍｅｎｔ　ａｌｇｏｒｉｔｈｍ　ｂａｓｅｄ　ｏｎ　ｓｕｐｅｒ　ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ

ｒｅｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ［Ｊ］．Ｊｏｕｒｎａｌ　ｏｆ　Ａｐｐｌｉｅｄ　Ｏｐｔｉｃｓ，２０１１，

３２（２）：２５０－２５５．张翼飞，李良福，王娇颖，等．基于超分辨率重建的图

像增 强 算 法 研 究 ［Ｊ］．应 用 光 学，２０１１，３２（２）：

２５０－２５５．

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