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1、日常生活和工作中,我們常常需要改變圖像的尺寸以滿足不同領(lǐng)域及應(yīng)用的需求。數(shù)字圖像縮放已成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中一個(gè)很重要的話題,而圖像插值技術(shù)則是實(shí)現(xiàn)圖像縮放的一個(gè)重要工具。目前比較常用的幾種插值算法如:最近鄰插值,雙線性插值、雙三次插值以及樣條函數(shù)插值等,都可歸類為線性插值,其插值原理類似于“低通濾波”,容易導(dǎo)致原始圖像中不同程度的細(xì)節(jié)退化。而近年來(lái)新興的插值技術(shù),如WT(小波變換)方法、偏微分方程方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和Bayesian分
2、析法等,雖各有其插值的優(yōu)越性,但仍難避免插值后結(jié)果圖像邊緣細(xì)節(jié)損失較多的弊端。
基于這種背景,本文提出了一種基于非均勻B樣條曲面的圖像插值算法。主要研究?jī)?nèi)容包括:構(gòu)造B樣條曲線時(shí)參數(shù)化方法的選取; B樣條插值曲面的構(gòu)造以及對(duì)插值后結(jié)果圖像中的人工邊緣問(wèn)題的處理。本文的主要?jiǎng)?chuàng)新工作如下:
1.采用基于圖像亮度變化的非均勻參數(shù)化方法構(gòu)造B樣條曲面。
將整幅圖像置于三維空間,圖像像素值看作三維空間中的Z軸坐標(biāo)值,
3、采用基于圖像亮度變化的非均勻參數(shù)化方法來(lái)構(gòu)造B樣條曲面。此曲面由圖像中每相鄰25個(gè)像素點(diǎn)的線性組合計(jì)算得到的網(wǎng)格點(diǎn)構(gòu)成,是C1連續(xù)的?;谠撉娴牟逯邓惴軌蛉コ肼暎奢^傳統(tǒng)樣條插值算法更為清晰的目的圖像。
2.使用邊緣檢測(cè)算子分離圖像邊緣點(diǎn)與非邊緣點(diǎn),對(duì)其分別進(jìn)行處理。
使用上述非均勻B樣條曲面來(lái)對(duì)圖像進(jìn)行插值,得到的結(jié)果圖像邊緣處易出現(xiàn)鋸齒,針對(duì)此項(xiàng)缺陷,本文提出使用邊緣檢測(cè)算法提取圖像邊緣,并對(duì)邊緣點(diǎn)另行處
4、理。
3.針對(duì)邊緣像素點(diǎn)采用在邊緣處擁有良好插值效果的雙三次插值算法。
雙三次插值算法雖然容易產(chǎn)生噪點(diǎn),但經(jīng)其插值后,目的圖像在邊緣處的視覺(jué)效果良好。因此針對(duì)邊緣像素點(diǎn)使用此算法便能夠在圖像放大倍數(shù)較大時(shí)削弱邊緣處的鋸齒效應(yīng),保證圖像整體的視覺(jué)效果。
總之,本文結(jié)合計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理的理論方法,提出了一種適用于任意尺度縮放的插值模型,為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域提供了新的研究視角。研究結(jié)果在醫(yī)學(xué)、公安、軍事、氣象
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