一种基于区域的双三次图像插值算法

采用双三次插值实现图像放大具有较高的图像质量,但运算量很大。在分析常用插值算法的基础上,提出一种基于区域的双三次插值算法。该算法避免进行图像分割,通过被插值点四邻域像素的均值来划分图像的平坦区域和纹理细节复杂区域,采用不同的插值算法进行计算。实验结果表明,与传统的双三次插值算法相比,该算法在保持放大后图像质量的同时,运算量降低10%以上,具有一定的实用价值。     

基于OTSU的图像插值算法

在图像畸变矫正和图像缩放过程中,需要使用插值算法对像素点进行插值.为了更好地保留图像的纹理细节,以及降低算法时间复杂度,论文提出一种基于OTSU的图像插值算法.利用被插值点四邻域像素的方差来划分图像区域,并采用OTSU算法确定阈值,对图像平坦区域采用双线性插值,而图像纹理细节部分采用双三次插值.实验结果表明,该算法很好...     

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。     

基于Sobel算子和均匀插值的非线性缩放算法

针对图像缩放后产生的图像畸形与拉伸问题,提出一种基于Sobel算子和均匀插值的非线性缩放算法。通过图像能量区分出图像强势区域和弱势区域,在保护强势区域的同时,对弱势区域进行非线性均匀插值缩放。实验结果表明,该算法可解决图像缩放时主体区域产生的畸变问题,保证边缘区域的平稳过渡。     

结合两种回归模型的图像插值算法研究

为了更好地保护图像的局部结构和提高图像插值算法的鲁棒性,结合基于几何对偶性的普通最小二乘和基于非局部均方的加权最小二乘来统计稳态区域形态,并基于该模型提出了一种改进的图像插值算法。算法首先采用非局部均方估计加权最小二乘模型系数,同时用核岭回归作为正则化项进行系数修正,考虑到核岭回归的有偏性,将基于边缘的普通最小二乘模型作为正则化项引进图像插值算法中,并对正则化参数进行自适应调整。与采用单一回归分析的插值算法相比较,该算法不但有效抑制了插值图像的边缘模糊和锯齿现象,而且插值结果具有较高的峰值信噪比和结构相似度。     

基于边缘的实时图像缩放算法研究

传统的基于图像边缘的插值算法由于自身的复杂性而很少用于实时图像处理,而不基于边缘的插值算法由于低通滤波的效应通常会使插值后的图像出现边缘模糊,影响视觉效果。针对上述问题,提出了一种基于边缘的自适应图像插值算法。该算法以相邻像素的二阶差分为基础,自动选择与目标像素点相对应的源像素组进行插值运算。在Matlab环境中实现了各种图像插值算法,然后对插值结果进行了主客观评价,并对各种算法获得的图像进行了边缘检测及复杂度分析。同时,设计了本文算法的硬件实现结构,并用Verilog语言进行描述,综合出目标代码,最后通过FPGA验证。研究表明,运用该算法插值获得了边缘清晰的目标图像,且该算法复杂度低,便于硬件实现。因此,该算法能有效地实现图像插值,适应于实时条件下的图像缩放。     

基于主体区域保持的图像缩放算法

基于插值运算的缩放算法和经典的缝裁剪算法是两种常用的图像缩放算法,传统的 缩放算法在缩放比例不一致的情况下其效果不佳,而缝裁剪算法在主体区域较大或者图像背景较 为复杂时对图像的主体区域会造成一定破坏。针对以上问题,提出了一种基于主体区域保持的图 像缩放算法,使用高斯差分对图像进行角点检测,利用角点产生凸包,根据凸包对图像进行主体 区域检测,计算能量图并对位于主体区域像素点的能量给予相应的权重,根据权重的不同对主体 区域进行不同程度的保护。实验结果表明,该算法能更好地保持图像主体区域。     

参数优化的有理函数图像插值算法

有效保持图像纹理细节,且使图像边缘区域不失真一直是图像插值技术的一个难题,为此提出了一种基于参数优化的有理函数图像插值算法.首先,构造一类含有可调参数的C2连续有理插值函数;其次,基于插值函数的收敛性分析,利用区域采样和点采样的映射关系,构建参数优化目标函数;最后,利用误差极小化迭代方法获取最优参数,进行图像插值.实验结果表明,该算法时间复杂度较低,且能够有效地保持图像细节信息,消除边缘锯齿现象,具有较高的插值图像质量.     

基于结构张量的图像插值方法

提出了一种新的图像插值算法,该算法利用局部结构张量所描述的图像几何特征增强了图像的边缘而不会产生伪影。在仿真实验中,应用该方法能够得到比传统的双线性和双三次插值方法更优的结果,特别是在边缘区域。而且该方法采用的插值格式能有效地减小计算量,适合实时应用。就提出的插值模型和一种基于变分的插值方法之间的关系进行了讨论,分析表明后者只是该模型的一个特例。     

一种基于交互式的图像生成插值算法

在对隔行扫描、四叉树和Baptista算法分析的基础上,提出了一种基于交互式的图像生成插值算法。该算法首先对图像进行均匀取样,然后基于待插像素点的邻域像素值分布的几何特征,对像素点进行评估以决定像素点的值。经过上述4种算法的对比实验,结果表明,采用插值算法,仅由较少的数据量,即可生成较清晰的图像。     

基于误差修正的自适应边缘保持图像插值

传统插值算法容易产生细节模糊和边缘锯齿效应,而边缘是图像的重要信息,直接影响插值图像的视觉效果。为了解决这一问题,提出了一种新的基于误差修正的自适应边缘保持插值算法。首先将原图像向插值图像进行映射,再定义一个3×3的滑动窗口,用水平和垂直两个模板确定边缘类型,根据边缘类型进行插值,最后对仍未定义像素点用插值误差定理进行处理,总体上对所有像素都进行了分情况插值处理。实验结果表明,本算法有效地保持了图像的边缘信息,能够获得视觉质量较好的插值图像,且算法比较简单,容易实现。     

新代数插值算法在图像放缩中的应用

代数插值作为图像插值的基本方法之一 ,既可以与其他放缩方法结合 ,又可以单独使用 ,实现图像的放大和缩小。目前 ,一般都采用传统牛顿插值算法来实现。提出了用新代数插值算法来实现图像插值算法 ,实验证明 ,它不仅是一种有效的图像插值算法 ,而且较以往传统的牛顿插值算法在速度上有所提高。该算法的提出对丰富图像插值的基本算法是有一定意义的     

几种插值算法的比较研究

在图像放大处理中,一般都会用到插值算法,为了实时性的要求,在保证放大效果的基础上,希望插值算法尽可能简单。插值指利用某一个函数来计算出2个或更多的值之间的值。文中就常用的NEDI、DUBE、9-Direction、KR（kernel re-gression）等的理论基础和算法原理做了分析,通过采用四种插值算法对图像进行缩放处理操作,可以直观比较它们处理后的效果。文中使用matlab仿真工具分别就这四种算法对典型的lena、flower和night图像进行了处理,并对它们的处理结果加以比较,最后总结了四种算法各自的特点。     

基于YCbCr三基色插值及其在DSP上的实现

讨论一种对CCD传感器输出原始图像的三基色插值的新算法及其实现。该算法针对Bayer滤色器的色信号特性,近似估计每个像素的CbCr值,然后根据RGB到YCbCr的转化公式反推像素另外的基色。该算法能在DSP上快速实现,所得的彩色图像比常规算法更清晰、平滑。     

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。     

划痕图像的连分式插值修补算法

目的 图像修复在图像处理中起着举足轻重的地位,针对目前大部分图像修补算法在修复划痕时存在纹理修复不够突出的缺陷,提出了两种基于连分式插值的修补算法,可以较好保持图像纹理的特性。方法 该算法基于连分式插值理论,采用图像破损点周围像素信息来插值出破损点的像素值。根据插值函数和插值窗口的不同,提出了两种插值方法,即Thiele型修补算法与Newton-Thiele型修补算法,解决不同纹理类型图像的划痕修补问题,并对插值过程中出现的奇异点问题和平移问题提出了行之有效的解决办法。结果 对大量的划痕图像进行实验测试,并通过主观评价和客观评价进行评估。客观评价包括峰值信噪比（PSNR）和运行时间的比较。相对于目前流行的一些修补方法来说,本文算法有更好的视觉效果,更高的峰值信噪比和更短的运行时间,峰值信噪比为44.79 dB,运行时间为0.53 s。结论 Thiele型修补算法更加擅长处理纹理垂直于划痕的图像,而Newton-Thiele型修补算法适用于复杂纹理的图像。     

加权边沿自适应的场内插值去隔行方法*

为实现隔行扫描图像到逐行扫描图像的扫描格式转换,提出了一种基于空间加权和边沿自适应的场内插值去隔行算法。该算法包括LRV（left right vertical）评估和边沿自适应插值。相比传统的去隔行算法,LRV评估可以有效地消除伪边沿插值;在边沿自适应插值中增加预插值判断进行插值方向初步估计,可以抑制反向插值错误;在边沿方向搜索中增加空间权值,可以提高插值的准确率。实验结果表明,该算法在处理图片和视频流时的图像质量均要优于传统的算法。     

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。     

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。