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。     

双三次卷积模板算法

双三次插值是图像空域变换的经典算法,可用于图像旋转和放缩等灰度插值。它和双线性插值相比具有更好的图像变换效果,但计算性能较低。为提高其计算性能,设计了双三次卷积模板算法：对双三次插值算法进行离散化处理,变实数运算为整数运算,得到16个模板,模板与邻域像素的灰度值进行卷积计算,得到变换后的像素的灰度值。实验表明,该算法图像旋转效果优于双线性插值算法,略低于双三次插值算法,计算性能与双线性插值相同,明显高于双三次插值算法。     

基于脉冲耦合神经网络的图像插值算法

为解决数字图像插值过程中边缘锯齿和图像模糊问题,提出一种基于脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像插值算法。利用PCNN同步脉冲发放特性,获取图像的各个集群及点火路径,对集群内和集群间隙的像素采用不同插值方法完成整幅图像的插值。实验结果表明,与双线性插值和三次B样条插值方法相比,该算法在主观视觉效果方面有所改善,峰值信噪比均获得0.2 dB以上的提高     

基于Hermite插值的视频图像分辨率匹配电路设计

目前常用的图像分辨率匹配算法,存在着缩放效果模糊或硬件消耗过大等问题。综合缩放效果和电路消耗考虑,提出了一种基于三次Hermite插值算法的图像分辨率匹配电路。以基于数字差分分析算法的模块控制插值源像素的选取,以Hermite算法为内核完成插值系数的计算,相对双三次插值算法,保证了较小的硬件消耗。通过均方差、峰值信噪比、灰度梯度模值和傅里叶频谱对Hermite插值算法缩放效果与其余算法缩放效果进行定量分析,表明三次Hermite插值算法比双线性插值算法具有更好的缩放效果。同时通过电路综合结果,表明该电路相对基于双三次插值的电路,硬件消耗更小。     

一种基于区域的双三次图像插值算法

采用双三次插值实现图像放大具有较高的图像质量,但运算量很大。在分析常用插值算法的基础上,提出一种基于区域的双三次插值算法。该算法避免进行图像分割,通过被插值点四邻域像素的均值来划分图像的平坦区域和纹理细节复杂区域,采用不同的插值算法进行计算。实验结果表明,与传统的双三次插值算法相比,该算法在保持放大后图像质量的同时,运算量降低10%以上,具有一定的实用价值。     

基于混合插值样条的保边缘图像插值算法

结合混合插值样条(BIS)性质的特点,给出一类新的自适应图像插值算法。该方法可满足任意正实数倍的放缩要求,由于采用单核处理,而且插值像素点时无需求解方程组,因此计算复杂性较小。同时采用弹性边界的方法可以有效保持边缘像素原有特征。实验结果表明,该方法与三次多项式样条方法相比,具有更清晰的边界。     

基于OTSU的图像插值算法

在图像畸变矫正和图像缩放过程中,需要使用插值算法对像素点进行插值.为了更好地保留图像的纹理细节,以及降低算法时间复杂度,论文提出一种基于OTSU的图像插值算法.利用被插值点四邻域像素的方差来划分图像区域,并采用OTSU算法确定阈值,对图像平坦区域采用双线性插值,而图像纹理细节部分采用双三次插值.实验结果表明,该算法很好...     

插值算法的研究

主要研究应用于图像放大技术领域的处理算法,常用的图像放大技术即为插值算法,主要插值处理方法有最邻近插值算法、双线性插值法、双三次插值。实验仿真结果表明最邻近算法处理后的图像效果较差,双线性算法处理后图像质量较高。而双三次插值算法处理后的图像质量最高,但运行时间较长。     

结合双线性插值与局部均值的红外图像插值算法

针对现有图像插值算法只考虑原始图像像素的问题,提出了一种兼顾原始图像与插值图像的红外图像插值算法。该算法将原始图像中的像素映射至插值图像中,然后使用双线性插值算法从原始图像中恢复插值像素,最后通过插值图像中已有的像素对插值像素进行加权修复。实验结果表明,所提算法的插值效果优于经典的图像插值算法,能有效避免锯齿和模糊现象的发生。     

一种基于小波与双三次插值的CCD图像超分辨方法*

为了尽可能地保持CCD图像的原始信息,提高图像的空间分辨率,有利于对图像的细节信息进行观察分析,对各种超分辨方法进行研究,提出了一种改进的基于小波和双三次插值的超分辨方法：对低分辨率图像进行灰度变换,并把它作为小波逆变换的低分辨率图像,对图像进行恢复,再与低分辨图像的双三次插值图像求平均。将该方法应用于CCD图像,从视觉上空间分辨率有提高,并可以获得25.524 4 dB的峰值信噪比。实验结果表明,该算法得到了比全小波双三次插值、原图像作为低频图像小波双三次插值和双线性插值更高的峰值信噪比及更好的图像细节     

基于区域划分的快速图像插值算法

图像插值是将低分辨率图像放大后提高视觉效果的有效方法,传统算法中有较简单且算法复杂度小的方法,但插值后的图像常常有锯齿边缘或者效果模糊,因而实际应用并不广泛。为克服以上缺陷,提出了一种先将图像进行区域划分,然后再进行快速图像插值的算法,既保证了算法较低的复杂度,又优化了图像显示效果,适合实际应用。     

基于双线性插值的图像缩放算法的研究与实现

数字图像的缩放被广泛的应用在各个领域,但是使用StretchBlt函数生成的图像很容易出现失真现象,因此这里提出了双线性插值算法来改善这个问题,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。     

基于细分的图像插值算法

将基于法向的曲线细分技术应用到图像插值中，提出一种基于细分的图像插值算法．该算法无须建立中间连续图像模型，能自适应地插值，而且插值系数可为任意正实数．应用该算法插值后的边界清晰、自然，忠实地反映了原始图像的面貌．与传统的插值算法相比，其边界处理效果好，具有线性复杂度且易于实现．     

基于边缘保持的CT图像插值放大算法

由于医学硬件设备和辐射剂量的限制,为了获得高分辨力、高质量的CT图像以协助医生进行诊断和治疗,通常需要从软件方面将CT图像放大或局部CT图像放大,考虑到CT图像边缘在CT图像处理中的重要性,提出一种基于边缘保持的CT图像插值算法,该算法包括两个步骤,第一步对原图像进行边缘提取以及沿边缘方向进行边缘插值放大;第二步进行图像平滑区域的双线性插值放大。该算法能很好地保护图像的边缘细节,文中给出了放大实例,实验结果证明了算法的有效性。     

空间运动图像序列的跨尺度插值方法

提出跨尺度插值方法,获取高质量、高帧率和高分辨率的运动图像序列,以增强空间对接任务中图像的运动平滑性,流畅地再现空间图像运动细节。提出基于视觉对应的关注域探测方法,有效地缩小插值帧的预测范围,实现关注尺度改变;提出基于一致敏感哈希的帧插值方法,生成高质量的插值帧,实现帧率尺度改变;提出基于区域的运动序列插值方法,提高关注域插值细节,实现分辨率尺度改变。实验结果表明,相比于已有的方法,可取得更好的视觉效果和更高的客观评价指标值。     

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     

自适应图像插值改进算法

Hao-Cecilia图像插值算法能消除边缘锯齿,但只能进行2倍插值。针对该问题,提出一种改进的线性图像插值方法。对图像插值变分正则化约束的欧拉方程用泰勒展开式进行离散化,使插值沿着图像水平线方向进行,消除插值图像边缘的锯齿现象并抑制模糊。实验结果显示,该算法能产生良好的视觉效果,使客观评价指标(峰值信噪比)得到较大提高。     

一种改进的边缘方向插值算法

已有的边缘方向插值算法利用高低分辨率图像局部方差之间存在的对偶性实现自适应非线性插值。其性能明显优于传统线性插值算法，但图像边缘噪声可能仍然比较明显。为了获得更好的视觉效果。提出了一种改进算法。充分利用局部降采样像素之间的相关信息，用和被插点相邻的6个降采样像素估计高分辨率图像的局部协方差。该算法应用于灰度和彩色图像的分辨率增强，不仅降低了运算复杂度，而且有效地抑制了边缘噪声，进一步提高了插值图像的视觉质量。     

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。