圖像處理中插值與檢索算法研究.pdf

1、本文主要討論圖像處理中的插值與檢索算法，具體研究內容如下： (1)圖像插值有著廣泛的應用背景，被大量應用在圖像的放縮、旋轉等幾何操作中。對于圖像的放縮操作，較成熟的插值算法有最鄰近插值、雙線性插值以及樣條插值等。最鄰近插值方法簡單、易實現(xiàn)、速度快，然而會在新的圖像中產(chǎn)生鋸齒形邊緣和方塊效應；雙線性插值利用源像素點周圍鄰近的幾個像素點的線性平均權值來計算目標像素點值，具有一定的邊緣平滑作用，但會使圖像的細節(jié)產(chǎn)生退化，丟失重要的邊緣

2、特征；三次樣條插值放縮后的圖像具有較高的光滑性，但計算量大、且易造成邊緣模糊。以上這些方法都是在假設圖像像素和周圍像素呈線性關系的基礎上進行的，但事實上圖像的有些紋理之間或像素間呈突變性質，具有非線性關系。因此，對這些具有不連續(xù)灰度特性的像素如果采用常規(guī)的插值算法，一般會使圖像的輪廓和紋理模糊，降低圖像質量。本文在對傳統(tǒng)插值算法研究的基礎上，提出了一種改進的邊緣插值算法，實驗結果表明：相比傳統(tǒng)算法，本文算法不僅提高了圖像的峰值信噪比(P

3、SNR)，而且較好地保留了原圖像的細節(jié)信息和清晰的邊緣。 (2)基于內容的圖像檢索(CBIR)是一種利用圖像視覺特征信息(如顏色、紋理、形狀等)進行的圖像檢索技術，它綜合了圖像處理、數(shù)據(jù)庫、信息檢索、計算機視覺等多學科，CBIR已成為國內外研究的一個熱點。本文深入研究了圖像顏色特征提取和相似性匹配，通過把彩色圖像分塊來設置不同區(qū)域的權值來突出圖像的主體部分，并結合彩色圖像的主色調來設置圖像顏色權值的方法，提出了一種基于RGB顏色