一种自适应Catmull-Rom样条图像缩放算法的设计实现

针对基于图像边缘缩放处理导致的图像边缘瑕疵或模糊现象,提出一种边缘自适应Catmull-Rom样条图像缩放插值算法.该算法以相邻4个源像素点构造一段以3次多项式函数为基础,自动选择与目标像素点相适应的像素组进行插值运算.重点描述了该算法应用于图像缩放处理的硬件实现结构,并通过功能仿真.最后,由Sobel边缘检测函数对目标图像进行边缘检测.结果表明,该算法能够获得边缘清晰的真彩色目标图像.     

自适应边缘保持图像缩放及VLSI设计

提出的自适应边缘保持图像缩放方法,以自适应的方式对传统的线性插值方法非线性修正,使得不同位置的像素采用相应的插值方法.边缘保持插值算法能消除图像边缘模糊,锯齿效应,棋盘效应等,达到增强插值图像的效果.本算法处理后的放大图像的边缘更加锐利,能够实现图像的无级放大,可应用于实际的数字视频处理芯片中.     

基于边缘的实时视频缩放引擎的设计与实现

提出了一种基于边缘自适应插值算法的缩放引擎有效的设计方法,并通过FPGA验证。首先介绍了自适应插值算法的基本原理,接着提出了优化设计的缩放引擎系统结构,并系统的论述了数据缓冲模块的实现及高效的运算系数生成模块和插值计算模块。最后在FPGA上验证了该系统,结果表明,运用该算法插值获得了边缘清晰的目标图像,且该算法复杂度低,因此,适应于实时条件下的图像缩放。     

基于自适应插值算法的视频图像缩放技术及其FPGA实现

首先介绍了一种改进的自适应插值算法,并在此基础上论述了基于自适应插值算法的FPGA系统的设计与实现。期望通过该文的研究能够对视频图像缩放效果的提升有所帮助。     

AMOLED的图像缩放及时序控制方案

为研制中的分辨率为640×RGB×480的有源矩阵有机发光显示器(AMOLED)设计了图像缩放和时序控制方案。为了达到良好的显示效果且同时节省硬件资源,水平缩放采用基于边缘的插值算法,垂直缩放采用双线性插值算法;此外,利用图像缩小后产生的"行空白"时间增加写屏时间,避免了片外存储器的使用。FPGA验证结果表明,该方案可以实现64级灰度的VGA AMOLED的动态视频显示。     

基于FPGA的高分辨实时监控图像缩放设计

介绍了一种基于图像的双三次线性插值缩放算法的设计方法,并通过FPGA验证了设计的可行性.重点讨论了视频缩放的插值算法,对两种实现方法在硬件资源利用率及实施效率方面进行了比较并论证了块状插值实现方法的优越性.最终设计实现了高分辨率实时视频图像的缩放.     

基于FPGA的红外图像二阶牛顿插值算法的实现

近年来牛顿插值公式被广泛应用于图像插值领域,但是简单的使用牛顿插值公式会造成大量的数据溢出;使用外部存储器进行数据缓冲,占用大量存储资源,使得实时图像延迟一帧.针对以上不足之处设计了一种新的二阶牛顿插值算法在FPGA中的实现方法,首先将牛顿插值公式进行改进,抑制了数据溢出;同时利用FPGA内部逻辑实现数据缓存,在几行时间之内完成数据插值,大大缩短了延迟时间.经实际应用,证明该算法可有效改善边缘模糊和锯齿效应,提高图像质量;同时节省了资源,提高实时性.     

基于Otsu阈值分割的边缘快速图像插值算法

为了满足视频监控、目标检测与识别过程中较高图像质量和较低算法复杂度要求,以及改善传统图像插值中细节模糊和边缘锯齿效应,文中提出一种基于Otsu阈值分割的边缘快速图像插值算法。利用Otsu算法,根据目标区域和背景区域的类方差最大,确定分割阈值,对非边缘区域进行双线性插值,边缘区域利用与待插值点周围6个或8个相邻降采样像素局部结构的多方向特点,自适应估计高分辨率像素值。实验表明,该算法运算复杂度低,很好保持了图像的边缘,获得了视觉质量较好的高分辨率图像。     

自适应图像缩放算法及其硬件设计

介绍了一种新型的自适应图像缩放算法.该算法对图像像素块进行分析,能有效识别出图像的边缘特征.然后对内容为边缘的图像部分实行有向滤波,而对其它图像部分实行双线性滤波,从而克服一般图像缩放算法在缩放图像时将边缘模糊化的问题.对该图像缩放算法进行硬件设计,以Verilog实现该算法并在通过前仿验证.     

基于FPGA的图像缩放技术分析

针对轨道交通调度显示系统中监控视频控制器的实际需求,介绍了双3次插值图像放缩算法和抗混叠滤波器的原理,提出了作为视频控制器核心的图像缩放技术的功能划分,分析了基于现场可编程门阵列(FPGA)的图像缩放技术实现的工作流程,论述了输入缓冲、图像缩放、帧频调整和图像拼接等功能模块的详细功能和实现方案,完成了对该技术实现的仿真分析,比较了该技术实现与传统图像缩放技术的仿真结果。     

Adaptive resampling algorithm for image zooming

Applying an interpolation function indiscriminately to an image, to resample it, will generally result in aliasing, edge blurring and other artefacts. The authors present an adaptive resampling algorithm for zooming up images. The algorithm is based on analysing the local structure of the image and applying a near optimal and least time-consuming resampling function will preserve edge locations and their contrast. This is done by segmenting the image dynamically into homogeneous areas, as it is scanned or received. Based on the location of the pixel to be computed (whether it is within a homogenous area, is on its edge or is an isolated feature), interpolation, extrapolation or pixel replication is chosen. The algorithm performance, from both a quality and a computational complexity aspect, are compared to different methods and functions previously reported in the literature. The advantage of the algorithm is quite apparent at edges and for large zooming factors     

基于改进型Newton算法的场致发射显示器缩放系统研究

针对场致发射显示器(FED)自身的器件特性,提出了一种基于改进型Newton算法的缩放方案。FED缩放系统采用改进型Newton算法,针对FED的对比度低和低灰阶丢失的器件自身特性,在Newton插值算法基础上选择最优的参数和加入补偿系数,在补偿效果和运算复杂度上比传统的缩放算法具有明显的优势。将采用本文算法的FED缩放系统应用于驱动FED显示上,视频显示图像的对比度得到提高,低灰度丢失部分得到一定的补偿,图像画质更为细腻。     

一种基于非线性扩散的图像放大算法

针对传统图像放大处理过程中基于线性插值方法通常导致边缘模糊问题,分析了Tikhonov模型、全变差模型和高阶偏微分模型在图像处理中的优缺点,提出了一种全变差和高阶偏微分模型自适应结合的图像放大模型及推导算法。该模型对图像非平滑区域采用全变差模型处理,而平滑区域则采用高阶偏微分模型处理,最终新插入的图像点象素值由该点邻域象素自适应地各向异性加权得到,在保持图像边缘锐度的同时有效克服了平滑区域的阶梯效应。4种模型的实验比较验证了本文算法的有效性。     

A low-complexity joint color demosaicking and zooming algorithm for digital camera.

This paper presents a low complexity joint color demosaicking and digital zooming algorithm for single-sensor digital cameras. The proposed algorithm directly extracts edge information from raw sensor data for interpolation in both demosaicking and zooming to preserve edge features in its output. This allows the extracted information to be exploited consistently in both stages and also efficiently, as no separate extraction process is required in different stages. The proposed algorithm can produce a zoomed full-color image as well as a zoomed Bayer color filter array image with outstanding performance as compared with conventional approaches which generally combine separate color demosaicking and digital zooming schemes.     

基于协方差特征的图像内插方法的研究

本文提出了一种改进图像插值的方法,该方法通过提取低分辨率图像的协方差矩阵和协方差向量估算出高分辨率图像的相应参数,然后经过内插得到高分辨率图像。其突出优点是它的边缘自适应特性。经过实验证明,用这种方法获得的高分辨率图像和其他方法相比,图像的峰值信噪比(ＰＳＮＲ)有显著提高。在图像边缘模糊和阶梯形失真不仅比传统的线性内插方法有所降低,即使与基于凸面投影(ＰＯＣＳ)等方法相比图像也更加清晰。同时由于算法避免了复杂的迭代计算,因而运算的速度更快。     

基于三角网格上Coons曲面的图像缩放算法

针对传统插值算法在图像整体缩放中边缘区域易产生锯齿或模糊的现象,提出一种新型的图像缩放算法．将相邻像素形成的矩形区域进行三角剖分,根据待构造曲线段的位置关系及插值控制点的距离大小构造辅助的控制顶点,再利用相应的Bézier曲线插值图像构造的辅助控制点,最后以产生的Bézier曲线作为边界曲线,利用Coons曲面构造方法构造出退化的三角形曲面片进行边缘细节的强化。提出的方法可以很好地保持图像边缘细节,尤其在倾斜的边缘和尖角等处保持了更多的细节特征,使放大的图像有更好的效果。     

基于小波的双线性插值误差补偿算法的图像放大

为了尽可能地保持低分辨率图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,本文提出一种基于小波的双线性插值误差补偿算法。该算法增加双线性插值的误差补偿项,利用Sobel算子设定插值点的边缘方向,得到初始放大图像。利用小波提取高频成分,原始图像幅值增强充当低频部分,再经过小波逆变换得到高分辨率图像。实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法考虑到全局相关性,得到更加清晰的边缘信息。     

一种基于边缘方向的双线性插值方法

针对传统的双线性插值存在的图像边缘模糊问题,本文提出一种改进方法。首先根据插值点的几何位置及邻点的灰度大小,确定插值点灰度的梯度方向和边缘方向,然后沿边缘方向进行双线性插值。该方法可实现沿任意边缘方向的插值,并且计算简单。实验结果表明,该方法与传统的双线性插值法相比,插值图像的平均梯度增加而均方误差减小,有效地提高了插值图像的质量。