基于预测梯度的图像插值算法

提出一种新的非线性图像插值算法,称为基于预测梯度的图像插值（Image interpolation with predicted gradients,PGI）.首先沿用现有的边缘对比度引导的图像插值（Contrast-guided image interpolation,CGI）算法思想对低分辨率图像中的边缘进行扩散处理,然后预测高分辨率图像中未知像素的性质,最后对边缘像素采用一维有方向的插值,对非边缘像素采用二维无方向的插值.与通常的非线性图像插值算法相比,新算法对图像边缘信息的理解更为完善.与CGI算法相比,由于梯度预测策略的使用,PGI算法能够更有效地确定未知像素的相关性质（是否为边缘像素,以及是边缘像素时其边缘方向）.实验结果表明,PGI算法无论在视觉效果还是客观性测评指标方面均优于现有的图像插值算法.此外,在对彩色图像进行插值时,本文将通常的RGB颜色空间转化为Lab颜色空间,不仅减少了伪彩色的生成,而且降低了算法的时间复杂度.     

基于图像梯度信息的插值方法

图像插值是图像处理中的一个基本问题,为了获得更合理的图像插值权函数,从1维函数中插值的有关思想出发,通过梯度信息在图像插值中的应用研究,构造了一种基于图像梯度信息的加权插值方法。该方法利用图像为分片连续的光滑函数的先验信息,通过建立一个与各点梯度值成反比的权函数来完成对图像的插值,同时对涉及的有关参数选择问题进行了讨论,给出了一种合理的参数选取方法。仿真计算表明,该方法对一般图像均具有较好的插值效果,尤其适用于对比度较强,且边缘简单的图像,插值后的图像边缘更清晰。     

基于阈值控制的边缘自适应快速图像插值算法

在处理视频、网络信号时，要求较低的算法复杂度和运算量。该文通过阈值控制方式分类像素点区域，采用双通道达到快速插值的目的。利用与边缘像素点相邻的6个降采样像素局部结构多方向信息特征，估计高分辨率像素值。实验结果证明，该算法有效地保持了边缘特征，减少了CPU处理插值的时间，获得了较高的分辨率图像，并满足快速处理信号的要求。     

一种基于边缘梯度的图像插值算法

传统图像插值算法的计算效率较低,处理后图像存在边界模糊或锯齿的现象。为此,提出一种基于边缘梯度的图像插值算法。通过Roberts边缘检测算子确定颜色分段和区间分界阈值,利用空间三点构造空间平面,并设计插值公式。实验结果表明,该算法能有效保护图像的边缘细节,提高图像缩放质量和运算效率。     

基于边界程度的图像插值算法

为了有效地消除传统图像插值中出现的边缘锯齿现象,提出了基于边界程度的图像插值算法。该算法充分考虑自然图像边缘缓慢变化的特点,在图像边缘平滑的假设下,采用边界程度信息来抑制锯齿现象。实验结果表明,该算法能够很好地解决图像插值中的边缘锯齿现象问题,且不会产生其他明显的人工痕迹。此外,该算法还保持了传统插值算法简单有效的特点,实现和应用起来都比较方便。     

改进的图像自适应梯度插值

传统的图像插值算法存在边缘模糊和边缘锯齿,已有改进算法改善了插值图像质量,但存在斜边缘锯齿或局部扭曲变形等问题。为解决上述问题,提出了改进的图像自适应梯度插值。该方法首先根据图像的局部不对称性和局部梯度特征在1维方向上修正插值点空间距离,并将1维修正结果合并到2维空间,然后将修正的空间距离应用到传统的插值算法中。实验结果表明,该方法改善了插值图像的峰值信噪比,有效保护了图像在各个方向上的边缘信息。     

基于非均匀B样条插值算法的图像放大

图像放大和缩小处理在实际生活中具有广泛的应用,常用的图像处理软件普遍采用插值方法进行放大和缩小,各种插值算法的实现是目前研究的热点。提出了基于三次B样条函数的插值算法,采用不同于传统算法的非均匀参数化方法,使得插值后的图像能够保持较高的清晰度和平滑度。针对图像边缘处的锯齿现象,该算法在图像插值时对边缘像素采用双三次插值,优化了图像边缘的视觉效果。实验结果表明,使用该算法放大后的图像平滑清晰,消除了图像边缘处的锯齿效应,取得了良好的效果。     

基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法

提出一种在传统插值图像基础上,对高分辨率图像进行边缘检测算法.该算法处理RGB彩色图像时,先进行色融合,再检测;然后根据边缘多方向梯度特征,对边缘邻接像素点作优化处理.在多倍插值放大时,采用小步长倍率递进方式.实验结果表明,算法模型简单易于实现,消除了传统图像插值算法边缘锯齿和模糊,保持了图像边缘细节和纹理特征,对彩色图像视觉效果更为明显.     

基于边缘最大相关性的快速图像插值算法

处理视频、网络信号要求有较好的视觉质量和较低的算法复杂度、运算量。传统的图像插值算法会产生细节模糊和边缘锯齿化,为此,提出了一种基于图像边缘多方向最大相关性的快速数字图像插值算法。为了得到高分辨率图像相关信息,根据图像空间域内多个方向邻近像素点的相关特性,利用与待内插值点相邻6个降采样像素值。实验证明,该算法降低了运算复杂度,有效地保持了边缘信息,得到了视觉质量较好的插值图像。     

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。     

新的基于边缘检测提高图像质量的插值算法

通过对经典插值算法放大后得到的高分辨率图像先进行边缘检测,然后根据多方向边缘梯度变化,对边缘邻接像素点进行自相关模糊消除修正插值;多倍放大时采取小倍率循环修正方式实现.实验证明,算法克服了经典插值后图像的边缘锯齿和模糊效应,使修正优化后的图像清晰.对于RGB彩色图像先进行各分量色融合,再边缘检测,对提高图像质量也取得了明显的效果.     

基于区域划分的快速图像插值算法

图像插值是将低分辨率图像放大后提高视觉效果的有效方法,传统算法中有较简单且算法复杂度小的方法,但插值后的图像常常有锯齿边缘或者效果模糊,因而实际应用并不广泛。为克服以上缺陷,提出了一种先将图像进行区域划分,然后再进行快速图像插值的算法,既保证了算法较低的复杂度,又优化了图像显示效果,适合实际应用。     

基于各向异性插值模型的快速图像修复方法*

基于偏微分方程的图像修复算法运行缓慢,且无法恢复纹理细节,实用性较差。基于地统计学思想,提出一种简单有效的基于各向异性插值模型的图像修复方法。实验表明该方法具有计算复杂度低和能够恢复图像纹理细节的优点,对于图像小区域划痕具有很好的修复效果,具有较高的实用价值。     

梯度优化的有理函数图像插值

目的 对图像纹理区域的细节保持一直以来是图像插值技术的一个难题,为此提出了一种梯度优化的有理函数图像插值算法。方法 首先,构造了一种新的含有可调参数的双变量有理插值函数,随着参数的不同取值,该函数具有不同的表达形式,它是多项式模型和有理模型的有机统一体;其次,根据图像的区域特征,利用等值线方法将图像自适应地划分为纹理区域和平滑区域,纹理区域采用有理模型插值,平滑区域采用多项式模型插值;最后,根据各向同性Sobel算子计算插值单元的图像梯度,确定纹理方向,不同纹理方向的插值单元用相应的权重对中心点进行优化。结果 从客观数据、主观效果、时间复杂度3个方面对重建图像进行评价,客观数据包括峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）,从实验结果可以看出,本文算法的PSNR平均提高了0.14~1.50 dB,SSIM平均提高了0.005~0.097。从主观效果来看,本文算法的重建图像的纹理细节更加丰富,边缘结构更加清晰,从时间复杂度来看,本文算法的平均运行时间是3.77 s,分别比DFDF（directional filtering and data fusion）、NEDI（new edge-directed interpolation）、RSAI（robust soft-decision adaptive interpolation）、Lee''s、NARM（nonlocal autoregressive model）算法快了3.28倍、5.26倍、53.28倍、43.53倍、418.54倍。特别地,对于Baboon、Barbara、Metal这类纹理细节丰富的图像,本文算法在峰值信噪比和结构相似性上较对比算法有突出优势,主观效果有明显提高。结论 基于构造的双变量有理插值模型,本文提出了一个梯度优化的有理函数图像插值算法,实验结果表明,该算法在图像纹理细节和边缘结构保持方面具有良好的视觉效果,有效提高了插值图像质量,且时间复杂度较低。     

一种基于灰度的梯度边界检测优化算法*

为降低基于梯度的边界检测算法的复杂度,常使用两种梯度近似算法。但这些梯度近似值受边界方向的影响较大,降低了边界检测的性能。提出了通用梯度近似算法的数学模型和两种优化准则,进而推导出两种梯度近似的优化算法。分析表明：与常用算法相比,优化算法在各向同性的性能方面提高4.4倍,在梯度幅度的逼近度提高57倍。同时,给出了优化算法的简单快捷的实现方法。     

基于边缘基元的图像内插质量评价方法

图像质量评价方法可以分成主观评价方法和客观评价方法两类。主观评价在具体应用时难以使用,常用客观评价方法PSNR是代表图像保真度的统计指标,但有时和主观评价不一致。针对内插重建图像这种特殊的缩减参考图像的质量评价,提出了基于边缘基元的评价方法。实验表明,该方法简便易行,符合人眼的视觉特点,可以和其他评价方法结合在一起作为参考。