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。     

基于小波变换修正的双线性插值图像放大方法

首先分析小波双线性插值的图像放大算法优缺点,然后根据小波分解各部分之间也具有相似性提出了一种改善的被小波变换修正的双线性插值算法,其仿真结果显示放大后图像在细节丰富程度上不如前者,但视觉效果上改善明显.     

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ENO插值方法在图像放大中的应用研究

图像放大技术的主要难点在于如何使放大后的图像尽可能保持原始图像的清晰度。传统的内插法存在一定的缺陷。提出了基于小波变换的ENO插值图像放大方法,对插值后的图像做小波变换,对于高频系数进行修正,经过重构保持放大图像的清晰度。实验结果表明,用该方法与传统的图像放大方法相比,获得的放大图像的纹理特征和图像的边缘得到明显增强,并能提高插值图像的清晰度。     

基于小波双立方配比插值的图像插值放大算法研究

插值放大技术可以提高图像的分辨率,改善图像质量而通常不需要对硬件进行改变.简要介绍了几种插值方法,特别是小波插值的思想,在此基础上提出了一种新的小波双立方配比插值方法(Wavelet Bi-cubic).试验证明这种算法能有效提高红外热图像插值复原的效果.     

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。     

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。     

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．     

基于小波变换的匹配插值算法

图像插值技术是图像三维重建中的关键技术之一.在传统插值算法的基础上利用小波变换可聚集到信号任意细节的特点,设计了一种基于小波变换的匹配插值算法.该算法对小波分解子图分别进行处理,在保留图像高频细节部分不失真的同时,又对代表图像整体概貌的低频子图利用匹配算法进行插值处理,最后通过小波重构得到目标插值图像.实验结果表明,该算法得到的插值图像不仅很好地保持了图像的边缘细节特征,而且在物体形态的过渡上也满足了三维重建的要求.     

基于小波的方向自适应图像插值

图像插值是图像处理的一项重要技术,经典的插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿现象。该文提出一种基于小波的方向自适应图像插值方法,将小波变换思想和局部方向自适应插值方法结合。为了获得清晰的细节部分,对图像实施改进的方向自适应双线性插值;结合小波方法,提高插值图像的高频细节信息,并进行相关后处理,增强视觉效果。实验结果表明,该文方法插值后的图像边缘清晰光滑,有效抑制了边缘模糊和锯齿现象,相比较传统方法,插值图像的客观质量和视觉效果都得到明显增强,更加适合人眼视觉系统。     

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。

     

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.     

基于小波变换的图像边缘检测

图像边缘检测是图像分割、图像识别的基础 ,传统的边缘检测方法对噪声非常敏感。讨论一种基于小波变换的图像边缘检测方法 ,仿真结果表明 ,该方法明显优于传统的边缘检测算法 ,对噪声的抑制能力强     

一种基于细化边缘的图像放大方法

为了解决图像放大过程中边缘模糊及运算量大的问题,采用一种基于细化后的图像边缘进行插值处理的图像放大方法.首先对初步提取出的边缘进行细化,获取边缘的较准确位置;然后根据被插值点邻域内边缘点和非边缘点的数量和位置关系进行不同的插值处理.实验表明该方法得到的放大图像有较好的视觉效果,无明显锯齿现象,且处理算法简单,易于实现.     

传输图像的子波域插值恢复算法

在丢包信道中传输子波编码图像时,存在图像重构问题.本文提出了一种新的图像恢复算法—树恢复子波域插值算法,可以用于恢复丢失的子波树系数.该算法利用二维子波变换具有的水平和垂直方向边缘检测能力,采用数学形态学膨胀运算,恢复已丢失的表示边缘信息的高频系数.为了保持图像边缘的尖锐性和方向性,本文采用了高频系数指导下的低频系数恢复技术.文章最后给出的仿真结果验证了该算法的有效性.