随着智能手机的普及,人们越来越多地使用手机来拍摄视频,但是手机拍摄的视频图像质量不高,而超分辨率重建就是一种可以用来提高图像质量的关键技术。基于视频序列的超分辨率重建算法可以充分利用前后帧之间的信息使图像细节信息更丰富,相较于基于单幅图像的重建具有更好的重建效果。但是目前基于视频序列的超分辨率重建算法普遍存在重建速度慢、重建质量不够理想的问题。针对上述问题本文对适用于手机的视频超分辨率算法进行了深入研究,主要研究内容与取得的研究成果如下:(1)构造了一种基于块对称对叠(PSyCo)的视频序列超分辨率重建算法。为构造出重建效果好,重建速度快的视频序列超分辨率重建算法,构建了三种重建算法框架,分别为:配准→每帧PSyCo重建→最大值融合(重建框架一),配准→最大值融合→每帧PSyCo重建(重建框架二),配准→一幅图像PSyCo重建其余插值重建→高斯融合(重建框架三)。通过实验对比,重建框架一综合性能最好,因此本文算法以重建框架一为基本框架,具体步骤如下:第一,对低分辨率视频序列进行基于ORB的图像配准;第二,对配准后的每一幅图像进行PSyCo重建;第三,对重建的图像进行像素灰度最大值融合得到最终的重建结果。实验结果表明,相对于之前的经典算法,本算法具有更好的重建效果和更高的重建速度,且实现比较简单,适合在手机上进行移植。(2)实现了 Android手机上的视频超分辨率重建功能。首先,用C++代码实现了基于PSyCo的视频序列超分辨率重建算法并对算法进行了程序优化,然后利用NDK编译C++代码生成了.so动态链接库,设计实现了算法测试Demo软件(APP)。测试结果表明,该演示APP能够在手机上快速地对视频序列进行超分辨率重建。