带参数有理Coons曲面插值的图像缩放方法

利用多项式插值模型进行图像缩放时,由于多项式函数只能反映数据的渐变性而不能反映其突变性,因此图像缩放的质量不高.为此,提出一种基于带参数有理Coons曲面插值模型的图像缩放方法.首先将数字图像表示成带有形状参数的分片连续双三次有理Coons插值曲面,然后按缩放要求进行重新采样以实现图像的缩放,并通过调整参数的取值来获得...     

Thiele-Thiele型二元向量有理插值实现彩色图像的缩放

提出了一种基于Thiele-Thiele型有理向量插值的彩色图像插值方法。将数字图像的每一个像素点看成是一个平面域的关于RGB三原色的一个向量,在矩形网格上利用Samelson逆与倒差商技巧,根据图像的像素特征构造Thiele-Thiele型二元向量连分式有理插值函数,然后对插值曲面进行采样以实现缩放。采用该算法可以得到更加清晰的放大图像。实验结果表明,该方法是一种有效的图像缩放方法。     

Thiele Thiele型二元向量有理插值实现彩色图像的缩放*

提出了一种基于ThieleThiele型有理向量插值的彩色图像插值方法。将数字图像的每一个像素点看成是一个平面域的关于RGB三原色的一个向量,在矩形网格上利用Samelson逆与倒差商技巧,根据图像的像素特征构造ThieleThiele型二元向量连分式有理插值函数,然后对插值曲面进行采样以实现缩放。采用该算法可以得到更加清晰的放大图像。实验结果表明,该方法是一种有效的图像缩放方法。     

一种含参数的双线性有理插值的图像缩放方法

通过一种基于函数值的分母与分子均为一次的线性有理插值函数构造出带参数的叹线性有理插值函数,该函数形式简单,灵活度高。利用该函数提出了一种新的图像插值算法,实验表明,该方法控制灵活,能有效实现图像的缩放。     

双二次B-样条插值图像缩放

双线性和各种双三次插值方法是图像缩放中常用方法,但是双二次插值函数却很少被人提起。本文提出了一种基于双二次B-样条局部插值的图像缩放方法,该算法在图像局部重构过程中对称地采用了4×4采样点,并通过对该函数进行重采样来实现图像的缩放,避免了二次函数在图像重构与采样中的相位失真问题,此算法是一个局部性算法,易于扩展。实验结果表明,本文算法得到的图像的峰值信噪比(PSNR)、MISSIM值比双线性插值、双三次卷积、Catmull-Rom三次插值、Dodgson插值算法都要好,接近于最好的双三次B-样条算法,视觉效果虽然不如双三次B-样条插值算法,但优于Dodgson方法,计算时间比双三次B-样条减少了近三分之一。由于该算法没有对图像边缘特征进行特殊处理,对于一些细节纹理比较丰富的图像,将进一步研究。     

基于改进Catmull-Rom样条的图像缩放算法

Catmull-Rom样条函数具有C1连续性质与快速插值能力,其每一个节点的导数值都是由其相邻的2个节点确定。文中通过相邻4个节点确定样条上各节点的导数值,由此重新构造了Catmull-Rom样条以进一步减少插值误差。实验结果表明,将这种改进的Catmull-Rom样条用于图像的缩放处理,插值误差明显减少,插值效率高,适用于对图像缩放的质量与速度都有较高要求的场合。     

基于改进Catmull-Rom样条的图像缩放算法

Catmull-Rom样条函数具有a连续性质与快速插值能力，其每一个节点的导数值部是由其相邻的2个节点确定。文中通过相邻4个节点确定样条上各节点的导数值，由此重新构造了Catmull-Rom样条以进一步减少插值误差。实验结果表明，将这种改进的Catmull—Rom样条用于图像的缩放处理，插值误差明显减少，插值效率高，适用于对图像缩放的质量与速度都有较高要求的场合。     

用二元向量有理插值实现彩色图像缩放的方法

以二元向量有理插值为基础，提出了一种图像缩放方法．首先将图像的每一个像素看作是平面域的关于RGB三原色的一个向量，利用二元Newton—Thiele型向量连分式建立关于像素值的有理插值函数，即有理插值曲面；然后对此有理插值曲面进行重新采样，以实现图像的缩放．通过实验证明，该方法能有效地用于图像的缩放处理，并且算法简单，易于实现．     

基于三次拉格朗日插值的自适应图像缩放

传统的插值算法由于低通滤波效应通常会使目标图像边缘模糊,难以得到满意的视觉效果.为了取得较好的图像缩放质量,提出一种基于三次拉格朗日插值的自适应图像缩放算法.该算法首先计算目标像素点周围三组源像素点的方差,选取方差最小的一组源像素点,然后采用三次拉格朗日插值公式求得目标像素点的灰度值.实验结果表明,本文算法所得的目标图像边缘清晰,且算法复杂度较低,便于硬件实现,可以实现实时图像缩放.     

基于双立方插值算法的图像缩放硬件设计

该文首先介绍了三种图像缩放时常见的插值算法,并对它们进行比较分析,最终确定了该文是基于双立方插值(也叫双三次插值)技术的实现,接着在此基础上设计了一种应用于视频图像缩放的算法,最后在硬件方面实现了相对应的图像缩放的硬件设计并对它进行了功能仿真。该文的亮点在于视频图像缩放的双立方插值算法的设计,以及在硬件实现上为节省硬件资源所做的设计。     

新代数插值算法在图像放缩中的应用

代数插值作为图像插值的基本方法之一 ,既可以与其他放缩方法结合 ,又可以单独使用 ,实现图像的放大和缩小。目前 ,一般都采用传统牛顿插值算法来实现。提出了用新代数插值算法来实现图像插值算法 ,实验证明 ,它不仅是一种有效的图像插值算法 ,而且较以往传统的牛顿插值算法在速度上有所提高。该算法的提出对丰富图像插值的基本算法是有一定意义的     

图像放缩的离散算法

从简单的二值图像出发提出灰度图像的离散放缩算法。该算法尽可能地保持了放缩后图像内物体边界的清晰，自然，而放缩倍数可为任意非整数倍。应用该算法，图像放大后层面清晰，色彩丰富，忠实地反映了原始图像的面貌；图像缩小后能较好地体现原始图像的主要特征。实例证明，此方法比常见的商品软件有更好的边界处理效果，且计算稳定，实现方便，将算法已成功地应用于开发的医学图像处理系统中。     

非局部的变分正则化图像放大算法

针对Chambolle图像放大模型存在分块效应,提出一种非局部的变分正则化图像放大算法。该算法的思想是构造一个适用于图像放大的变分泛函,该泛函由正则项和数据保真项构成,其中图像的正则项是用非局部全变差范数进行估计,进而用迭代投影方法求泛函的最小解,即为放大后的图像。与传统的图像插值方法不同,该算法是用变分的思想进行图像放大,非局部全变差的引入更使得该算法不只是利用图像的单个像素点,或某一邻域内的灰度和梯度信息进行放大,而是更大范围地利用了图像本身的信息,这将更有效地保留图像特征,避免了Chambolle方法在图像放大时出现的分块效应。实验结果表明,该算法能更好地保留边缘和细节信息,放大图像的清晰度比Chambolle图像放大方法和样条插值的效果要好。     

基于变分和小波变换的图像放大算法

为了更好地放大图像,利用小波变换的思想,提出了一种变分和小波变换相结合的图像放大算法.该算法的思想是先构造一个用Besov范数估计图像正则性的变分泛函,然后在小波域中最小化变分泛函得到放大图像.小波变换后的高频分量具有丰富的细节边缘信息,因而能够重构出高质量的图像,而且小波的引入使得文中新算法具有运行时间短、速度快的特点.与传统的插值放大图像不同,该算法是用变分的思想进行图像放大.理论分析和实验仿真表明,该算法能达到和样条插值同样的放大效果.     

基于小波分解的分形压缩图象增强

讨论分形解码结果图象的特点,基于分形码对图象的放大作用,用小波提取放大图象中的高频信息,再用小波图像融合方法增强图象细节,同时用小波的局部极大值的Ｌｉｐｓｃｈｉｔｚ指数调整方法去除结果图象的块效应,直接提高压缩结果图象质量,可用于改善高压缩比的分形压缩解码结果图象质量。     

图像放大的偏微分方程方法

在分析一些常见的图像放大方法的基础上,根据图像像素值特点及近期偏微分方程在图像处理中的应用,将图像的像素值看作是平面物体的温度;利用偏微分方程理论中的热传导数学模型,提出了基于一种新颖的热传导方程初边值问题的图像放大法;并根据其物理意义,设计相应的差分算法．实验证明,这是一种有效的图像放大方法．     

Newton-Thiele插值方法在图像放大中的应用研究

图像放大一般采用插值方法，而插值基函数的选择直接影响放大图像的效果和实时速度．在分析常见插值方法和图像特点的基础上，提出一种新的图像放大方法，利用Thiele连分式和Newton多项式建立有理插值函数和代数插值函数；并通过实验证明，该方法也是一种有效的图像放大方法．     

小波分解在图像放大缩小中的应用

首先介绍了几种常用的图像放大与缩小的内插算法,然后介绍了小波分析的性质,小波的 Ｍａｌｌａｔ算法在一维的分解和重构公式,并且在此基础上提出了利用小波分解进行图像的放大与缩小的方法,最后简单比较了内插算法与小波方法,指出了利用小波分解的优点。     

基于处理-分裂-合并的彩色图像自动分割系统

叙述一个基于处理-分裂-合并的彩色图像自动分割处理系统。其主要功能为：根据图像的区域特征将彩色图像自动分割成若干块并存储区域的边界特征，实现了地图的面查询，并可实现原图和分割出来的区域图的放大和缩小显示。采用适当的去噪、平滑方法使区域图像分割更精确。本系统采用面向对象的分析设计方法，在Windows平台上，进行编程开发实现。系统对GIS、图像数据库及其检索和图像及文字模式识别的研究有较重要的意义。     

一种线性与非线性相结合的图像缩小方法

提出了一种线性和非线性相结合的图像缩小方法.首先由近邻取样方法和邻域平均相结合的方法产生一个中间图像1,利用二元Newton-Thiele型向量连分式建立有理插值曲面;然后对插值曲面进行重新采样产生一个中间图像2;最后对这两幅中间图像进行加权求和,得到最终的图像.实验表明,该方法比常规方法产生的缩小图像效果好.