一种新颖的边缘自相关模糊消除放大算法

传统插值算法放大后的图像产生细节模糊和边缘锯齿化,为此提出一种基于边缘检测的多方向模糊消除算法。采用双通道方式,边缘检测原图像,提取放大后的图像边缘信息,根据多方向边缘梯度变化,对边缘邻接像素点优化;多倍放大时采取小倍率递进方式实现。实验证明,算法模型简单易于实现,对提高图像质量取得了明显的效果。     

基于边缘信息改进的双线性插值算法

针对传统双线性插值算法插值时未考虑图像边缘信息,致使放大后图像出现模糊效应的特点,提出基于边缘信息的插值算法。该算法利用边缘检测及自适应门限划分出原始图像中的“边缘点”及“非边缘点”,引入“灰度补偿”参数增加了边缘邻接插值点与非边缘邻接插值点间的灰度差,利用边缘点的“边缘方向”特性,判定待插值点是否位于放大图像的边缘上,对位于边缘上的待插值点利用边缘信息插值,恢复了使用传统双线性插值时断裂的边缘。大量的仿真实验证明该算法在一定程度上抑制了放大后图像边缘模糊的效应,改善了放大图像的视觉效果。     

基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法

提出一种在传统插值图像基础上,对高分辨率图像进行边缘检测算法.该算法处理RGB彩色图像时,先进行色融合,再检测;然后根据边缘多方向梯度特征,对边缘邻接像素点作优化处理.在多倍插值放大时,采用小步长倍率递进方式.实验结果表明,算法模型简单易于实现,消除了传统图像插值算法边缘锯齿和模糊,保持了图像边缘细节和纹理特征,对彩色图像视觉效果更为明显.     

基于偏微分的图像放大算法研究

在研究图片放大算法中,分析了现有的运用偏微分算法在图像法大中的不足,利用图像放大过程中的边缘信息可预知性,本文提出一种新的基于偏微分方程的图像放大算法,这种算法通过将图像边缘检测、平滑处理,然后采用三次样条插值算法对边缘进行相应倍数的放大,并通过对可能出现的锯齿边缘进行细化处理;将处理过的边缘作为放大图像的边缘,从而可以将源图像的边缘很好的保持下来,避免了偏微分方程放大过程中出现的边缘模糊现象。实验结果显示,该方法是一种能够很好的保存图像的边缘信息的图像放大算法。     

图像插值模糊的非线性自适应消除

针对线性移不变图像插值方法造成的插值图像边缘模糊,提出采用具有高通特性的有理滤波器增强图像,重建锐变的图像边缘。对基本有理滤波算子进行改进,避免滤波信号峰值点和孤立点的失真。推广算子的二维形式并引入图像对比度约束,形成一种自适应图像插值模糊消除算法。实验结果表明,算法能够不失真地重建图像边缘的高频细节,提高图像的视觉分辨率,图像质量优于现有图像插值模糊消除算法。     

基于误差修正的自适应边缘保持图像插值

传统插值算法容易产生细节模糊和边缘锯齿效应,而边缘是图像的重要信息,直接影响插值图像的视觉效果.为了解决这一问题,提出了一种新的基于误差修正的自适应边缘保持插值算法.首先将原图像向插值图像进行映射,再定义一个3×3的滑动窗口,用水平和垂直两个模板确定边缘类型,根据边缘类型进行插值,最后对仍未定义像素点用插值误差定理进行处理,总体上对所有像素都进行了分情况插值处理.实验结果表明,本算法有效地保持了图像的边缘信息,能够获得视觉质量较好的插值图像,且算法比较简单,容易实现.     

改进型快速NEDI图像插值实现算法

针对经典新边缘指导插值(NEDI)算法存在的计算复杂度高、硬件实现困难、插值系数误差累计导致放大图像边缘噪声大的缺陷,提出一种改进的快速NEDI算法。算法采用圆形窗口计算插值系数,且该插值系数在高倍放大中可重复使用,避免了迭代计算插值系数引入的误差,并节省了迭代计算的时间。同时,对边缘区域非中心像素插值时,采用和被插点相邻的6个原像素点估计高分辨率图像的局部协方差。最后给出实验,并与双立方插值及经典NEDI算法进行比较。实验结果表明,使用改进算法插值后的图像边缘更加清晰,消除了大比例缩放时锯齿现象,提高了图像的视觉质量,计算复杂度也较经典NEDI算法大大降低。     

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。     

基于非均匀B样条插值算法的图像放大

图像放大和缩小处理在实际生活中具有广泛的应用,常用的图像处理软件普遍采用插值方法进行放大和缩小,各种插值算法的实现是目前研究的热点。提出了基于三次B样条函数的插值算法,采用不同于传统算法的非均匀参数化方法,使得插值后的图像能够保持较高的清晰度和平滑度。针对图像边缘处的锯齿现象,该算法在图像插值时对边缘像素采用双三次插值,优化了图像边缘的视觉效果。实验结果表明,使用该算法放大后的图像平滑清晰,消除了图像边缘处的锯齿效应,取得了良好的效果。     

基于插值小波塔式分解算法的图像边缘检测

在应用经典小波检测图像边缘时,通常利用离散积分替代连续积分获取小波系数。由于离散积分仅仅是连续积分的近似表达,因此这种方法在获取图像边缘时很难避免数值计算误差,这使得在检测图像细节部分时容易出现定位不准和边缘不清晰等问题。为了避免上述问题,利用插值小波采样理论中像素值即为插值小波系数的特殊性质,将插值共轭滤波器与Mallat塔式分解算法相结合,给出一种新的图像边缘检测算法。将该算法与经典小波算法进行对比实验,结果表明,该方法能够检测出经典小波算法无法检测到的边缘细节,且最终得到的图像边缘清晰完整,从而验证了该算法的有效性。     

基于多梯度的区域自适应去马赛克算法*

针对Bayer格式的彩色滤波阵列,鉴于传统去马赛克算法存在图像纹理和边缘模糊的现象,提出了一种基于多梯度的区域自适应去马赛克算法.该算法利用区域水平和垂直方向的梯度组算子来判断区域平滑程度和插值方向,从而有效地恢复绿色分量,同时根据色度差恒定原理来还原另外两个丢失的颜色信息.实验结果显示,相对于传统插值算法提高了图像的峰值信噪比,锐化了图像的纹理和边缘,改善了图像的视觉质量.     

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。     

基于图像增强的灰度插值算法

针对传统彩色滤波阵列（Color Filter Array，CFA）插值算法在图像识别前一般需要对彩色图像预处理，其中包括把插值后的彩色图像转化为灰度图像、平滑内部和锐化边缘，过程较为繁琐的问题，提出一种新的基于图像增强的灰度插值算法，即在插值过程中锐化图像的边缘并平滑内部，插值结果直接是一幅灰度图像并且保证图像的几何特性不变．实验结果表明此算法的有效性．     

基于边缘的实时图像缩放算法研究

传统的基于图像边缘的插值算法由于自身的复杂性而很少用于实时图像处理,而不基于边缘的插值算法由于低通滤波的效应通常会使插值后的图像出现边缘模糊,影响视觉效果。针对上述问题,提出了一种基于边缘的自适应图像插值算法。该算法以相邻像素的二阶差分为基础,自动选择与目标像素点相对应的源像素组进行插值运算。在Matlab环境中实现了各种图像插值算法,然后对插值结果进行了主客观评价,并对各种算法获得的图像进行了边缘检测及复杂度分析。同时,设计了本文算法的硬件实现结构,并用Verilog语言进行描述,综合出目标代码,最后通过FPGA验证。研究表明,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,便于硬件实现。因此,该算法能有效地实现图像插值,适应于实时条件下的图像缩放。     

基于误差修正的自适应边缘保持图像插值

传统插值算法容易产生细节模糊和边缘锯齿效应,而边缘是图像的重要信息,直接影响插值图像的视觉效果。为了解决这一问题,提出了一种新的基于误差修正的自适应边缘保持插值算法。首先将原图像向插值图像进行映射,再定义一个3×3的滑动窗口,用水平和垂直两个模板确定边缘类型,根据边缘类型进行插值,最后对仍未定义像素点用插值误差定理进行处理,总体上对所有像素都进行了分情况插值处理。实验结果表明,本算法有效地保持了图像的边缘信息,能够获得视觉质量较好的插值图像,且算法比较简单,容易实现。     

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.     

基于边缘最大相关性的快速图像插值算法

处理视频、网络信号要求有较好的视觉质量和较低的算法复杂度、运算量。传统的图像插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿化,为此，提出了一种基于图像边缘多方向最大相关性的快速数字图像插值算法。为了得到高分辨率图像相关信息，根据图像空间域内多个方向邻近像素点的相关特性，利用与待内插值点相邻6个降采样像素值。实验证明，该算法降低了运算复杂度，有效地保持了边缘信息，得到了视觉质量较好的插值图像。     

联合双边图像插值

传统的图像插值算法及其改进算法都存在边缘模糊、边缘锯齿或局部扭曲变形等问题。提出联合双边图像插值,首先采用传统插值算法对原始图像进行插值,将其结果作为导引图像对原始图像进行联合双边上采样,并给出其核函数方差的自适应确定算法。实验结果表明,与传统插值算法相比,该算法明显改进插值图像质量,与已有的绝大多数非线性改进算法相比还提高了插值速度。     

一种用于数字图象传感器的彩色插值算法

由于物理结构的限制 ,单片 CCD和 CMOS彩色图象传感器在每个像素的位置上只能采集一个颜色分量 ,其余两个颜色分量只能通过插值的办法得到 .鉴于通常的线性插值方法容易使图象的边缘变得模糊 ,并可能出现较为明显的颜色失真 ,而一些新方法尽管可以得到较高质量的插值图象 ,然而运算的复杂性限制了它们的应用 .为此提出了一种在色差空间进行插值的算法 ,以代替普通颜色空间的插值 ,同时用基于有理函数的插值算子来代替普通的线性算子 ,并通过后处理来进一步提高插值图象的质量 .由于色差空间的插值考虑了不同颜色分量间的耦合性 ,并利用了有理函数插值算子固有的边缘自适应特性 ,因而得到了较好的效果 .该方法另外的一个优点是计算速度较快 .实验结果表明 ,该该算法是有效的 .