一种基于矢量方法的彩色图像双线性插值算法

图像的双线性插值是图像处理中常用到的一种图像放大方法,传统的彩色图像的双线性插值没有考虑到彩色图像三个分量之间的内在有机联系,容易造成不协调的色彩,本文从颜色感知均匀性角度出发,提出一种新的基于矢量方法的彩色图像双线性插值算法,实验结果表明新的基于矢量方法的彩色图像双线性插值算法有效性。     

基于Contourlet的改进双线性插值图像超分辨率算法

为了尽可能的保持CCD图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,提出一种基于Contourlet与改进双线性插值算法的图像放大算法.新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Contourlet提取高频成份,原始图像幅值增强充当低频部分,再经过Contourl...     

一种基于NSCT分解的图像插值算法

由于成像系统内部和外部的因素,使得获取的图像产生退化。为了尽可能地保持CCD图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,同时克服传统插值算法存在的缺陷,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Non-Subsampled Contourlet Transform,NSCT)分解的图像插值算法,利用NSCT提取高频成份,原始低分辨率图像经过双线性插值放大充当低频部分,再经过NSCT逆变换得到放大后的高分辨率图像。实验结果表明,相对于传统的双线性插值算法,所提出的基于NSCT分解的图像插值算法考虑到全局相关性,得到了更加清晰的边缘信息,从而得到更好的图像插值放大后的视觉效果。     

插值算法的研究

主要研究应用于图像放大技术领域的处理算法,常用的图像放大技术即为插值算法,主要插值处理方法有最邻近插值算法、双线性插值法、双三次插值。实验仿真结果表明最邻近算法处理后的图像效果较差,双线性算法处理后图像质量较高。而双三次插值算法处理后的图像质量最高,但运行时间较长。     

一种新的基于图像边缘的插值算法

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,该文提出了一种新的图像插值算法,先用一阶微分运算分离出图像的平坦区域和边缘区域,对图像的平坦区域采用双线性插值法,对图像的边缘部分采用本文的插值算法,实验证明该算法有效地保持了边缘信息,得到了视觉信息较好的插值图像。     

一种新的基于图像边缘的插值算法

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,该文提出了一种新的图像插值算法．先用一阶微分运算分离出图像的平坦区域和边缘区域,对图像的平坦区域采用双线性插值法,对图像的边缘部分采用本文的插值算法,实验证明该算法有效地保持了边缘信息,得到了视觉信息较好的插值图像。     

图像双线性插值无级放大及其运算量分析

针对图像的无级放大问题,提出了3种双线性插值放大方案,分析了3种方案各自的运算量,找出最优的图像放大算法.     

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。     

基于小波融合的图像放大方法

提出一种基于小波融合技术与传统图像放大算法的结合的方法.该算法首先对源图像分别采用双三次插值和改进的双线性插值进行放大,然后对两幅放大后的图像进行小波分解,并对分解后得到的小波系数进行融合,增强图像轮廓,最后进行小波逆变换得到目标图像的重构.通过实验对比,采用所提算法放大的图像视觉效果明显,轮廓清晰,消除了传统放大算法的模糊和锯齿现象.     

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。     

基于形态学和自适应模糊内插的红外图像放大

提出一种有效的红外图像放大算法，该算法和常用的基于双线性内插进行图像放大的算法有所不同．文中算法首先采用基于形态学的预处理算法对红外图像进行预处理；以使得边缘定位更容易；然后采取一种自适应模糊内插算法进行图像放大，该算法克服了一些基于双线性内插算法进行图像放大的算法的缺点；最后，给出文中算法和基于双线性内插算法进行图像放大的算法的实验结果．实验结果表明，文中算法有效地提高了放大图像的质量．     

自适应耦合方向扩散和冲击滤波的图像放大

提出一种新的基于偏微分方程（PDE）的图像放大算法。算法模型由方向扩散、保真项和冲击滤波构成。通过设置与边缘信息有关的保真项系数,调节图像被模糊的程度,保留图像特征;综合调节扩散方程和冲击滤波的权重,实现两种PDE的自适应耦合。由于运用连续函数,结合图像内容调节两种PDE的权重,避免了在放大时出现人工痕迹。实验结果表明,此算法在客观指标和主观效果上均优于传统双线性插值和其他同类方法,是一种有效的图像放大算法。     

基于区域相关性的图像插值

本文提出了一种基于区域相关性的图像插值算法。通过计算出插值点附近区域的相关系数，加权到双线性插值算法中来提高插值精度。实验结果表明，本算法能有效改善插值图像质量。而且本算法适合任意放大系数的图像插值，易于实现，     

基于梯度的快速图像插值算法

为解决传统插值算法效果不佳而新发展的边缘方向插值算法计算量大的问题,提出了一种基于梯度检测边缘的快速图像插值算法。该算法通过在原图像每一个3×3邻域内计算二阶梯度,检测边缘是否存在:若存在边缘,则计算一阶梯度判断边缘强弱并自适应得到权值因子,然后进行带权的线性插值;若不存在边缘,则在此邻域内进行双线性插值。实验结果表明,此算法不仅使插值后图像具备整体清晰性和边缘平滑性,有效保持了图像的主观视觉质量,而且相比现有同等效果的插值算法,运算时间至少能降低20%,尤其适用于嵌入式设备图像放大的应用。     

基于特征的文档图像高速插值算法

提出了一种基于文档图像特征的混合插值算法。该算法通过分析文档图像的像素邻域特征,使用邻近插值、双线性插值和双三次样条插值方法估计插值像素灰度值。其中,三次样条插值方法使用了优化算法,即三次样条卷积模板的整数化运算,其时间复杂度接近双线性插值。给出了算法的实现过程。实验结果表明,该算法输出的图像质量接近双三次样条插值,运行效率高于双线性插值算法,在文档图像扫描过程取得了良好的应用效果。     

结合双线性插值与局部均值的红外图像插值算法

针对现有图像插值算法只考虑原始图像像素的问题,提出了一种兼顾原始图像与插值图像的红外图像插值算法。该算法将原始图像中的像素映射至插值图像中,然后使用双线性插值算法从原始图像中恢复插值像素,最后通过插值图像中已有的像素对插值像素进行加权修复。实验结果表明,所提算法的插值效果优于经典的图像插值算法,能有效避免锯齿和模糊现象的发生。     

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。     

一种改进的基于边缘的自适应图像缩放插值算法

图像缩放一般都是通过插值．尽可能的以较快速度实现较好的缩放效果．但一些传统的图像插值方法(如双线性插值，双三次插值等)常使缩放(特别是放大)后的图像边缘部分模糊或出现锯齿现象．引入了一种改进的保留图像边缘特征的自适应缩放插值方法，在Nira Shezaf等人提出的自适应插值算法的基础上进行了改进．引进矩形插值和梅花形插值，提出了梯度插值权重函数，能够有效地处理模糊和锯齿现象，并得到了较好的放大图像．最后利用相关评估标准进行了图像质量评估．     

基于水平集重构B样条的图像放大算法研究

研究了图像局部放大提高清晰度问题。图像放大一直是图像处理领域研究的重点内容之一,由于图像在放大过程中,容易出现局部模糊不清晰,产生锯齿状轮廓的图像,而传统的图像处理放大插值算法方法难以有效解决该问题,为了解决上述问题,提出了一种新的结合B样条插值和水平集重构算法图像局部放大算法。首先利用B样条函数对图像插值放大的快速算法,借鉴了增强图像高频信号对水平集分割的指导作用,并优化驱动水平集演化的内、外能量及曲线长度约束能量,采用基于水平集算法来平滑图像,重建图像的水平曲线且同时保持图像保真度。最后采用贝叶斯修复技术来修复放大后的图像,仿真结果表明,提出的技术可以有效的克服传统图像放大算法缺点,图像放大清晰度更高,插值效果好并且处理时间短。     

参考曲率的双线性插值滤波

为了在滤除椒盐噪声的同时尽可能地保留图像细节,提出了一种基于曲率的双线性插值滤波算法。该算法鉴于双线性插值的低通滤波固有特性,引入像素值的变化以构造类双线性插值模型;为了获得相邻像素的方向趋势,引入曲率信息;以曲率信息为参考,选择最接近原始图像变化规律的方向进行双线性插值滤波。实验结果表明,该方法在滤除噪声的同时有效地保留了图像的细节,且滤波效果优于传统的滤波算法。