圖像縮放及其GPU實(shí)現(xiàn).pdf

1、圖像縮放是圖像處理領(lǐng)域的重要基本操作之一，在軍事偵察、醫(yī)學(xué)圖像處理、天文觀測(cè)、數(shù)字?jǐn)z影以及互聯(lián)網(wǎng)等諸多領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。圖像縮放即改變圖像的分辨率，就是根據(jù)源圖像的像素分布和各種特征，重構(gòu)出新分辨率下目標(biāo)圖像的像素顏色值，也稱為圖像重采樣和圖像插值。
　　 本文首先詳細(xì)分析了已有的圖像縮放相關(guān)方法，包括基于核函數(shù)的插值算法、基于局部相關(guān)性的非線性插值算法、基于機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的縮放算法、基于多邊形網(wǎng)格的縮放算法、圖像矢量化算法等

2、，總結(jié)出圖像縮放質(zhì)量評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)主要包括如下幾個(gè)方面：一是圖像縮放應(yīng)當(dāng)保持像素之間的顏色連續(xù)性；二要保持圖像的特征信息，如邊緣特征、尖銳特征和細(xì)節(jié)紋理等其它信息；三是算法效率。本文的研究目標(biāo)是高效、高質(zhì)量的圖像縮放算法。
　　 在上述分析基礎(chǔ)上，本文提出了兩種圖像縮放算法。一是基于相關(guān)性檢測(cè)的非線性圖像放大。該算法通過(guò)全面檢測(cè)圖像的特征方向以及像素之間各類相關(guān)性，使得圖像放大結(jié)果更好地保持了圖像的連續(xù)性和邊緣特征。二是基于雙二次B樣