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。     

图像放大算法比较研究

图像放大算法的选择直接影响了图像放大的质量,为了更好地选择图像放大算法,从不同图像放大算法的原理出发,分别分析了最邻近点插值、双线性插值、双三次插值、三次B样条插值以及分形插值、小波插值、偏微分方程插值、领域交换内插算法的特点,并比较了它们的优、缺点;指出如何根据不同图像特征来选择不同算法以达到最优化效果;得出结合各种放大算法从而得到最好的放大效果是图像放大方法的发展方向。     

基于小波的双线性插值算法的改进

双线性插值算法在图像处理中有应用广泛,该方法虽在一定程度上可以得到理想的效果,但对于图像中的部分高频信息会损失严重,造成图像整体质量降低。考虑到小波变换的特性,将双线性插值和小波插值相结合,提出了一种基于小波变换的双线性插值算法的改进方法。经验证,改进算法对于本身并不平滑的图像在超分辨率重建中具有一定的优势。     

双线性插值图像放大并行算法的设计与实现

图像处理中对于图像放大常使用双线性插值算法,其运行的快慢直接关系到实时图像处理的速度．文中在多核计算机上设计了双线性插值并行程序,实现了图像放大的快速处理．充分利用多核技术提升多核处理器的资源利用率,缩短执行时间,发挥多核系统的优异性能．实验结果可看出,文中算法对于大规模图像放大呈现出良好的加速处理能力,表明了双线性插值多核并行算法在实时放大图像的应用中是有效及可行的．     

一种改进的双线性插值图像放大算法

针对传统的双线性插值图像放大算法存在的边缘模糊问题,提出一种改进算法：先计算插值点的双线性插值和最近邻点插值,然后以4个邻点的灰度方差构造权重,将二种插值进行加权融合获得最终插值结果。该算法既考虑到插值点与邻点之间距离关系,又考虑到邻点的灰度分布特性,有效地提高了放大图像的质量。实验结果验证了算法的有效性。     

基于定向拉普拉斯模型的图像放大方法

针对传统插值及PDE模型放大方法的缺点,提出一种具有边缘增强作用的基于定向拉普拉斯模型的图像放大方法。该方法以传统插值放大方法为初值,然后经边缘增强的定向拉普拉斯PDE方程反复迭代的扩散作用实现图像放大。实验结果表明,该算法是一种有效的保持边缘和细节的图像放大方法,在客观指标和主观效果上均优于传统双线性插值和P-M方程的方法,是一种有效的图像放大算法。     

双线性插值放大算法在视频图像实时放大处理系统中的应用

文章设计并实现了基于FPGA的视频图像实时双线性插值放大。针对双线性插值算法的特点,对算法的硬件实现框架进行了深入研究,提出了一种合理的双一维线性插值模块框架,完成算法的硬件实现,并将其设计应用在视频图像实时处理系统。仿真结果表明,应用该方法进行插值计算不仅结构简单、实时性好,而且可实现变倍率的视频图像实时放大。     

一种改进的双线性插值图像放大算法

在双线性插值算法的基础上提出了一种改进算法。从理论上分析了改进算法优越于双线性插值算法的依据,进行了MATLAB仿真实验和性能分析。实验证明,改进算法比多种传统插值算法能获得更好的视觉放大效果,处理后图像的均方误差(MSE)更小,峰值信噪比(PSNR)更高,而算法计算量并不大。改进算法更能满足视觉要求,是一种切实可行的图像放大算法。     

基于小波融合的图像插值算法

为了进一步改善图像的亮度,本文将小波融合的图像插值方法积极引入,在对图像进行处理过程中,经过不同插值方法的使用,获得的放大效果也是不同的。文章用不同算法对同一幅图像进行放大,然后将两幅放大后的图像进行融合处理。经比较此算法的引入能够较好的提高图像清晰度。     

一种边缘定向平滑图像插值算法

针对传统图像放大算法边缘处理效果较差,自适应图像插值方法存在高计算复杂度的问题,该文提出一种有效增强图像边缘轮廓的插值放大算法。该算法结合边缘定向平滑滤波器和双线性插值的特点,使得图像在平坦和非平坦区域均能取得理想效果。仿真测试结果表明,与基于统计特征的自适应插值算法相比,该文提出算法能显著提高插值速度,平均运行时间降低8.33 s;与双三次插值算法相比,图像峰值信噪比平均增加0.30 dB。