专题一：欧拉视频放大（线性）------MATLAB代码解析（二.amplify_spatial_lpyr_temporal

代码及其注释

function amplify_spatial_lpyr_temporal_iir(vidFile, resultsDir, ...alpha, lambda_c, r1, r2, chromAttenuation)% ~ 在这里表示忽略输出参数，在这里为什么不涉及扩展名？[~,vidName] = fileparts(vidFile);%从结果上我们可以看到只提取了名字，并没有提取到后缀outName = fullfile(resultsDir,[vidName '-iir-r1-' num2str(r1)...'-r2-' num2str(r2)...'-alpha-' num2str(alpha) ...'-lambda_c-' num2str(lambda_c) ...'-chromAtn-' num2str(chromAttenuation) '.avi']);% Read videovid = VideoReader(vidFile);%创建对象vid,其中括号里的是该对象读取的视频路径% Extract video info 获取视频信息vidHeight = vid.Height;vidWidth = vid.Width;nChannels = 3;fr = vid.FrameRate;len = vid.NumberOfFrames;temp = struct('cdata', ...zeros(vidHeight, vidWidth, nChannels, 'uint8'), ...'colormap', []);%这里的数据存在空矩阵里还是零矩阵里startIndex = 1;endIndex = len-10;%为什么去掉结尾的十帧vidOut = VideoWriter(outName);%创建一个视频对象vidOut同时对其进行命名为outName，可以将若干图像转换为视频vidOut.FrameRate = fr;open(vidOut)% firstFrametemp.cdata = read(vid, startIndex);%获取该视频对象的第一帧的所有数据[rgbframe,~] = frame2im(temp);%将得到的第一帧的帧数据转化为图像数据 frame2im将电影帧转换为索引图像。
%[x，map]=frame2im（f）将单个电影帧f转换为索引图像x和关联的颜色映射。电影帧是getframe或im2frame的结果。如果帧包含TrueColor数据，则映射为空。rgbframe = im2double(rgbframe);%常用的是im2double函数，将uint8图像转为double类型，范围为0-1，如果是255的图像，那么255转为1，0还是0，中间的做相应改变。frame = rgb2ntsc(rgbframe);%yiqmap=rgb2ntsc（rgbmap）将rgbmap中的m-by-3 rgb值转换为ntsc颜色空间。Yiqmap是一个m-by-3矩阵，其中包含NTSC亮度（Y）和色度（I和Q）颜色分量，这些分量作为等同于RGB颜色映射中颜色的列。%yiq=rgb2ntsc（rgb）将TrueColor图像rgb转换为等效的ntsc图像yiq。[pyr,pind] = buildLpyr(frame(:,:,1),'auto');%pyr列向量696325*1,第1个元素是拉普拉斯金字塔的第8层（最底层）960*540的[1 1]元素，第696325个元素是第一层（最高层）8*5的[8 5]元素%pind各层大小%拉普拉斯金字塔的第2到第8层都是高斯金字塔同层减去上采样图像，但是拉普拉斯金字塔的第一层就是高斯金字塔，第一层不进行下采样，不进行相减操作。pyr = repmat(pyr,[1 3]);[pyr(:,2),~] = buildLpyr(frame(:,:,2),'auto');[pyr(:,3),~] = buildLpyr(frame(:,:,3),'auto');lowpass1 = pyr;lowpass2 = pyr;output = rgbframe;%im2uint8用于将归一化到0～1之间（im2double 处理后的图像）转换为uint8类型writeVideo(vidOut,im2uint8(output));nLevels = size(pind,1);for i=startIndex+1:endIndex%progmeter里没有执行任何操作progmeter(i-startIndex,endIndex - startIndex + 1);%从第二帧重复第一帧的操作，读取帧数据，frame2im将电影帧转换为索引图像，归一化，将TrueColor图像rgb转换为等效的ntsc图像yiqtemp.cdata = read(vid, i);[rgbframe,~] = frame2im(temp);rgbframe = im2double(rgbframe);frame = rgb2ntsc(rgbframe);%构造三通道拉普拉斯金字塔[pyr(:,1),~] = buildLpyr(frame(:,:,1),'auto');[pyr(:,2),~] = buildLpyr(frame(:,:,2),'auto');[pyr(:,3),~] = buildLpyr(frame(:,:,3),'auto');% temporal filtering% 等号右边的lowpass1,lowpass2是第一帧的拉普拉斯金字塔，pyr是第二帧的拉普拉斯金字塔lowpass1 = (1-r1)*lowpass1 + r1*pyr;lowpass2 = (1-r2)*lowpass2 + r2*pyr;filtered = (lowpass1 - lowpass2);%% amplify each spatial frequency bands according to Figure 6 of our paperind = size(pyr,1);delta = lambda_c/8/(1+alpha);% the factor to boost alpha above the bound we have in the% paper. (for better visualization)exaggeration_factor = 2;% compute the representative wavelength lambda for the lowest spatial % freqency band of Laplacian pyramid%计算拉普拉斯金字塔最低空间频率带的代表波长lambda%第一帧不放大 从第二帧开始放大 空间波长等于对角线长度除以3？lambda = (vidHeight^2 + vidWidth^2).^0.5/3; % 3 is experimental constant%注意不要把l和1弄混for l = nLevels:-1:1indices = ind-prod(pind(l,:))+1:ind;% compute modified alpha for this levelcurrAlpha = lambda/delta/8 - 1;currAlpha = currAlpha*exaggeration_factor;if (l == nLevels || l == 1) % ignore the highest and lowest frequency bandfiltered(indices,:) = 0;elseif (currAlpha > alpha)  % representative lambda exceeds lambda_cfiltered(indices,:) = alpha*filtered(indices,:);elsefiltered(indices,:) = currAlpha*filtered(indices,:);endind = ind - prod(pind(l,:));% go one level down on pyramid, % representative lambda will reduce by factor of 2%拉普拉斯金子塔每下降一层，lambda就折一半lambda = lambda/2; end%% Render on the input videooutput = zeros(size(frame));output(:,:,1) = reconLpyr(filtered(:,1),pind);output(:,:,2) = reconLpyr(filtered(:,2),pind);output(:,:,3) = reconLpyr(filtered(:,3),pind);%抑制颜色通道，相对的就放大了亮度通道output(:,:,2) = output(:,:,2)*chromAttenuation; output(:,:,3) = output(:,:,3)*chromAttenuation;%放大的视频加上原始的视频output = frame + output;%转RGB颜色模型output = ntsc2rgb(output);
%filtered = rgbframe + filtered.*mask;%矫正一些超出归一化的值 output(output > 1) = 1;output(output < 0) = 0;%im2uint8用于将归一化到0～1之间（im2double 处理后的图像）转换为uint8类型writeVideo(vidOut,im2uint8(output));%将帧写入视频，第一个参数是视频对象，第二个参数是视频的各帧endclose(vidOut);
end

理解

首先这个函数算是欧拉放大的核心代码之一了，博主在里面加了不少的注释。
我们把该段代码再来捋一遍，先是读取视频，用fileparts找到视频的名称，用outName设定输出视频的路径名称扩展名等，这里不多说。接着读取第一帧用以获取该视频文件的第一帧，并且构造拉普拉斯金子塔。然后用一个循环结构，从第二帧开始进入滤波的操作。这里的滤波器用的是差分方程直接构造的，并没有设计什么巴特沃斯切比雪夫之类的滤波器。滤波之后就是放大处理。随着空间频率的增加，放大因子也在不断变小。至于里面放大的公式我还一知半解。期待下回解析。最后把处理好的视频帧叠加到输出视频文件里。下面的图是该代码里用的滤波器，用的是两个低通滤波器的差。

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