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基于双线性插值的图像缩放算法 总被引:1,自引:1,他引:0
《电脑编程技巧与维护》2008,(10)
本文用双线性插值算法来改善数字图像缩放出现的失真现象,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。 相似文献
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本文用双线性插值算法来改善数字图像缩放出现的失真现象,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。 相似文献
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基于细分的图像插值算法 总被引:4,自引:0,他引:4
将基于法向的曲线细分技术应用到图像插值中,提出一种基于细分的图像插值算法.该算法无须建立中间连续图像模型,能自适应地插值,而且插值系数可为任意正实数.应用该算法插值后的边界清晰、自然,忠实地反映了原始图像的面貌.与传统的插值算法相比,其边界处理效果好,具有线性复杂度且易于实现. 相似文献
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图像旋转算法采用的插值方法存在不足,容易出现“锯齿”形边缘和模糊的现象,改变了图像的表示模型,为此提出了平面插值和球面插值相结合的图像插值方法,从而避免了传统的插值方法用统一的模型逼近所有像素的不足,它对不同的情况采用不同的插值方法。理论分析和实验结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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为提高对工业X射线图像的分割效果,提出一种改进的OTSU图像分割算法.分析了经典OTSU算法存在的不足,将类内方差也作为计算最佳阈值的一个因素考虑,从而提出了一种改进的OSTU阈值选择函数.在阈值分割过程中,采用局部递归法逐次进行分割.采用目标背景面积差和类内方差的比值作为递归结束的条件.通过与最大熵法、经典OT-SU法、局部递归OTSU法进行实验对比,证明本算法对于射线图像是一种优秀的阈值分割算法. 相似文献
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基于双线性插值的图像缩放算法的研究与实现 总被引:8,自引:0,他引:8
数字图像的缩放被广泛的应用在各个领域,但是使用StretchBlt函数生成的图像很容易出现失真现象,因此这里提出了双线性插值算法来改善这个问题,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。 相似文献
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将彩色图像像素点的3个颜色分量当作一个纯四元数来处理,在充分考虑了图像3个颜色分量的内在相关性、图像本身的非线性机制的基础上,构造了基于球面线性四元数插值方法和代数三角混合四元数插值样条方法的彩色图像插值算法.实验结果表明,四元数方法用于彩色图像插值时,所处理的图像清晰度和色彩亮度均较传统方法有较大改进,边缘细节上也更丰富. 相似文献
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Hao-Cecilia图像插值算法能消除边缘锯齿,但只能进行2倍插值。针对该问题,提出一种改进的线性图像插值方法。对图像插值变分正则化约束的欧拉方程用泰勒展开式进行离散化,使插值沿着图像水平线方向进行,消除插值图像边缘的锯齿现象并抑制模糊。实验结果显示,该算法能产生良好的视觉效果,使客观评价指标(峰值信噪比)得到较大提高。 相似文献
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一种新颖的基于遗传算法的正则化图像插值方法 总被引:1,自引:1,他引:1
传统的图像插值方法,包括零阶插值或最近邻插值、双线性插值、立方样条插值等,是先经补零疏化、后经内插滤波实现的。由于这些内插滤波器不能完成理想的低通滤波功能,传统插值图像会增加一定的虚假内容,即导致方块效应、模糊等。另外.由于内插滤波器是确定的,因而这些插值算法就缺乏利用图像本身信息的机制。为了提高插值图像的质量和增强图像的分辨率,首次提出了一种基于遗传算法的正则化图像插值方法。在该遗传算法中,编码采用实值方式,变异采用“引导”方式,适应度评价函数的正则化项采用图像质量评价的一些客观标准。最后,还分析了在遗传算法中怎样直接调整正则化系数,并将实验获得的该正则化系数应用于相同实验条件下的迭代正则化插值算法中,取得了良好效果。实验证明,该方法实用、可行。 相似文献
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基于像素过滤配准插值的图像修复算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
研究残损图像的修复问题,提高修复后图像的清晰度。当采集环境较为恶劣时,采集的图像会发生像素丢失,残损、混淆,造成图像模糊、质量下降、清晰度不高。为了解决上述问题,提出利用像素过滤配准插值算法,对发生形变、丢失的像素进行过滤配准计算,运用相邻相似像素插值的方法补偿由于显示区域内像素被大量破坏或丢失导致的像素残缺,完整像素数量不足的缺陷,克服由于像素缺陷造成的图像清晰度下降的弊端。实验结果表明,改进方法能够大幅提高低质量图像的清晰度,取得了不错的效果。 相似文献
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提出一种基于非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)的分区域自适应插值算法,将图像划分为不同区域,相应地采用不同的方法实现图像插值.首先,构造了一类有理函数插值模型,分析了其C\\+2连续性条件,给出了误差估计.其次,通过NSCT捕获到图像的边缘轮廓信息,利用其高频信息的统计特性设定阈值,根据阈值将图像自适应地划分为边缘区域和非边缘区域.最后,边缘区域采用新的基于边缘指导的插值(new edge-directed interpolation, NEDI)模型,非边缘区域采用C\\+2连续有理函数模型插值,进而得到目标图像.实验结果证明:提出的基于NSCT的区域自适应插值算法与当前经典插值算法相比,在处理图像纹理细节和边缘方面具有明显优势,同时获得了较好的客观评价数据,且时间复杂度较低. 相似文献