基于扩散率函数的图像放大算法

利用扩散率函数的特性,提出一种实现数字图像放大的新方法.该方法对原图像进行内插,采用距离函数和梯度函数作为权值对插入的像素赋值.算法简单、易于实现,且运算所需时间短.利用Matlab 6.5进行仿真,结果显示无论是整数倍放大还是分数倍放大,该算法均能得到比较理想的效果,放大后的图像清晰,且保留了原图像的边缘信息.     

基于加权ENO的图像放大算法

E.Arandiga的图像自适应插值方法在图像边界区域使用了ENO方法进行插值。通过比较差商的绝对值的大小自适应地选择模板,尽量避免所选择的模板中包含间断,有效地抑制了Gibbs振荡,但仍有很多不足。为弥补ENO方法的缺点,提高插值方法的精确度,提出基于加权ENO的图像放大方法。基本思想是将图像的离散化形式看成图像在单元网格上的平均值,先判断每个单元中是否存在图像边界,在图像边界区域使用加权ENO方法插值图像,在光滑区域使用线性平均插值。该放大方法能得到比FArandiga的图像自适应插值方法更高阶的精度。     

图像放大技术探讨

本文提出了一种用软件实现的图像放大技术,它针对医学诊断图像的局部区域即感兴趣区(AOI),通过放大可对病变部分有更清楚、细致的了解。其特点是,窗口、视见区及放大倍数均由用户随意指定,有更大的灵活性,因而有更强的实用性。     

一种基于离散余弦变换的图像放大算法

图像放大算法众多,有的算法简单但是效果不好,放大效果较好的算法又比较复杂。根据尺度变换原理,信号在时域扩展对应于频域的压缩,使信息能量集中于低频部分。本文提出了一种基于离散余弦变换的图像放大算法,保留图像的低频并与相应的增强系数相组合,在频域实现放大操作。本文还从一维数据仿真试验确定增强系数的取值。将放大后图像与利用插值算法放大的图像进行比较,结果表明使用本文算法放大效果优于插值算法,有较好的清晰度．该方法可仅在频域操作,较其他放大方法易于实现,效果较好。     

保持轮廓清晰光滑的灰度图像放大算法

灰度图像放大时，插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分，使放大图像轮廓变得模糊，文中提出一种基于拟合分界线的插值放大算法，该处包括分割和插值放大两个步骤；分割是搜索出灰度图像的突变象素点，并用三次均匀B样条把它们拟合为光滑分界线，以把整幅图像分割为若干子区域；插值放大是基于拟合分界线对图像插值，即插值操作限定于原图像的某一子区域内进行。采用文中算法得到的放大图像不仅可保持轮廓清晰，而且可持续轮廓光滑，最后给出三个放大实例，证明了 文中放大算法比常规算法产生的图像质量高。     

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。     

图像放大中的边缘细化算法研究

当图像放大时边缘会出现锯齿失真,为了抑制这种失真,提出了边缘阶梯细化的图像放大算法。该算法在图像的非边缘区域采用经典的双线性插值算法;同时根据Canny边缘检测的结果,进一步进行阶梯检测,滤除不会产生锯齿失真的竖直和水平边缘;而在使用经典算法会产生严重锯齿失真的边缘区域,运用基于阶梯细化的插值算法;该插值算法在放大图像的同时,抑制边缘中的阶梯被放大,从而达到减少锯齿失真的目的。实验结果表明,该算法比经典算法更能有效地抑制锯齿失真。     

新的保持边缘的图像放大算法

为了适应视频后处理芯片低成本的需求,提出一种仅需用两行缓存的新的保持边缘的图像放大算法。该方法寻找代表点代替插值点来确定相关方向。找到相关方向后,对应方向上寻找四个邻域点及其对应位置,进行插值。实验结果表明该算法能实现图像的放大,并能消除图像边缘模糊和锯齿效应,可应用于低成本的数字视频后处理芯片中。     

XScale架构分析及优化策略

XScale被广泛地应用于嵌入式系统,但是很多程序并没有充分利用XScale架构的各种优点,性能并不尽如人意。本文详细分析了IntelXScale架构,并提出如何基于XScale架构进行优化的策略,最后对实际应用程序进行优化,并给出测试结果。     

基于XScale的图像采集与传输系统的设计与实现

相对传统图像采集系统功耗和体积比较大的特点,介绍了基于XScale的图像采集与网络传输系统。该系统以IntelPXA270嵌入式微处理器为硬件核心,采用Linux嵌入式操作系统,重新编译并配置了内核,以驱动网络摄像头、图像采集卡,成功实现了基于视频接口Video for Linux Two的图像采集功能以及视频图像的网络传输,并且能够成功地在远程PC机上显示、播放,利用重建后的视频图像做图像处理和视频检测。该系统是小型无人机自主导航与控制中视觉导航以及以无人机为平台的灾害检测的基础,有广阔的应用前景。     

XScale PXA270在Linux下的FPGA设备驱动

以ACEX1K50为例,介绍FPGA在Intel XScale PXA270微处理器系统上的应用。通过内存映射机制实现ACEX1K50在Linux下的设备驱动;通过用户应用程序实现对ACEX1K50设备的操作,为FPGA在嵌入式领域的应用提供一种方法。[编者按]     

Intel XScale处理器应用程序编写和优化

本文在介绍了Intel XScale嵌入式处理器特性的基础上，提出嵌入式系统设计中需要进行优化的三个目标——速度、空间和功耗，分析了三个目标之间的相互关系，并研究了针对XScale处理器进行优化的几种方法，取得了满意的效果。     

基于Intel Xscale PXA255处理器的Linux实时系统设计

XScale PXA255是Intel推出的一款基于ARM核的高性能微处理器,其核心工作频率最高可达400MHz,目前各大Pocket PC厂商已推出了基于PXA255的产品。该文分析了现有ARM Linux内核的实时处理缺陷,并提出了一种基于此处理器的Linux实时系统实现方法。     

基于XScale和嵌入式Linux的网络测量仪

设计和实现了一种便携式网络性能测量仪，采用Intel XScale PXA255嵌入式处理器和嵌入式Linux操作系统，并采用FPGA器件进行小型化和性能优化设计。解决了仪表之间的同步、网络接口的数据交换、数据分析及可视化等关键技术。     

图像的定向插值放大及其简化算法

首先介绍了常见的图像插值放大方法及其不足 ,然后描述了定向插值放大的基本思想和实现方法 ,最后分析了所提到的插值放大方法的优缺点及各自的适应范围 ,并讨论了如何进一步地提高插值放大算法的性能     

基于学习的局部几何相似性的医学图像放大

图像放大技术是医学图像处理中的重要领域.医学图像细节丰富处经常呈现出明显的几何结构特征或模式,如边缘.提出了一种基于学习的方法,将低分辨率图像块作为可用的邻域像素并提取其几何特征信息组成训练集,与高分辨率图像块之间建立局部对应关系,这种对应关系即为局部几何相似性.将训练集信息有效传递至待重建高分辨率图像块,图像放大的问题转化为重建系数的最优化问题,并且基于非局部平均思想,将其进而转化为加权最小二乘问题得到正则化解.实验结果表明,本方法不仅可以进行任意倍图像放大,且它可以摆脱一般方法对训练集合的依赖,具有较好的独立性,自适应性和边缘保持特性.     

快速方向字典插值的中低倍率超分辨率算法

在中低倍率实时超分辨率显示系统中,为了进一步提高重建图像质量的同时降低运算复杂度,提出了一种全方向字典拟合插值的中低倍率快速超分辨率算法。对每个高分辨率图像中待插值像素,首先在对应的低分辨率插值区间中,采用金字塔纹理字典查找主纹理方向,然后根据待插值像素位置进行插值方向修正,最后通过单边拟合的插值方法得到插值结果。实验结果表明,与基于线性映射的边缘定位超分辨率算法(SREO)相比,该算法的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)平均分别提高了0.73 dB和0.04,同时平均运算时间减少了40%。     

灰度图像匹配的快速算法

提出了一种基于小波变换和投影特征的图像匹配的快速算法．先在若干级小波变换的低频图上利用投影特征、序贯相似性算法等手段得到一个可能的匹配点的集合,然后对该集合上的点在原图上作匹配运算,得出准确匹配位置．该算法大大提高了运算速度,同时又保持了匹配的精度,可以满足实时性的要求。