基于人類視覺系統(tǒng)的視頻圖像分辨率提升技術(shù)研究.pdf

1、圖像插值在圖像處理領(lǐng)域中具有重要的作用,包括線性插值和非線性插值兩類,其中線性插值方法計算簡單,插值效率高,能夠在光滑的圖像區(qū)域取得較好的處理效果。但是由于線性插值算法處理的全局性,它不能夠較好的處理圖像的邊緣細節(jié)部分,易在細節(jié)豐富的區(qū)域產(chǎn)生模糊現(xiàn)象。由于邊緣信息對人眼主觀感知具有重要的影響,很多學者更加關(guān)注于基于邊緣的圖像上采樣算法,并提出了基于邊緣保持的圖像插值算法。本論文對該類算法進行了歸納總結(jié),發(fā)現(xiàn)了該類算法雖然具有較高的插值精

2、度但是運算復(fù)雜度大。
　　本論文即是針對SAI算法的復(fù)雜度高的缺點進行改進,首先采用雙邊濾波與EM算法替代 NEDI算法進行參數(shù)估計,其次,根據(jù)平滑像素的簡單性及人眼對平滑塊鋸齒現(xiàn)象的不易察覺性給出了基于像素類型的快速圖像插值技術(shù)。接下來,本論文首先針對視頻圖像增強算法的功能單一性,只能處理特定問題的特點,給出一個基于人類視覺系統(tǒng)的視頻圖像后處理技術(shù)統(tǒng)一模型,然后在該模型的基礎(chǔ)上進一步研究視頻圖像插值技術(shù)。具體為本文算法1采用簡單

3、的雙邊濾波和EM算法對SAI算法的參數(shù)估計模型進行了改進,本文算法2基于像素類型對算法1進一步改進。
　　實驗結(jié)果表明,本文算法中基于雙邊濾波和EM算法改進的SAI算法插值圖像的峰值信噪比相對于SAI算法與雙三次插值算法分別能夠平均提高約0.4dB、0.8dB,基于像素類型改進的插值圖像的峰值信噪比相對于 SAI算法與雙三次插值算法分別能夠平均提高約0.3dB、0.7dB?；诮Y(jié)構(gòu)相似度(SSIM)值本文算法1相對于SAI算法與雙