基于邊緣特性的帶約束曲面擬合的圖像放大.pdf

1、圖像放縮是圖像處理、可視化、計算機圖形學和虛擬現實等領域的基本問題，應用背景十分廣泛。通過圖像放縮改變已有圖像的大小，并呈現出較好的視覺效果，是圖像處理、模擬仿真、計算機動畫、遙感和醫(yī)學成像等實際應用中經常遇到的問題。本文討論了基于邊緣特性曲面擬合和帶約束曲面擬合問題，并結合隱式自適應插值圖像的思想提出了一個新的圖像放大算法。
　　 現在的圖像放縮主要有常規(guī)的圖像差值算法以及自適應的圖像插值算法。常規(guī)的圖像插值算法主要有雙線性圖

2、像插值算法、雙三次圖像插值算法、三次B樣條圖像差值算法等。這些常規(guī)的圖像插值算法將圖像數據看作是連續(xù)的，而且他們的核函數在空間是不變的，沒有自適應性，所以放大之后的高分辨率圖像容易出現鋸齒、模糊等問題。針對常規(guī)圖像插值的不足，一些自適應的圖像差值算法相繼地被提出來，這些自適應的圖像插值算法根據低分辨率圖像的邊緣信息來插值高分辨率圖像中的未知像素，并且根據獲取低分辨率圖像邊緣信息的方式，分為顯式自適應插值算法和隱式自適應插值算法。顯式自適

3、應插值算法在采集低分辨率圖像的邊緣信息時，容易受到模糊、噪聲等問題的影響。隱式自適應插值算法可以很好地解決顯式自適應插值算法的不足，對局部信息的統(tǒng)計估計量可以隱式地包含低分辨率圖像中的邊緣信息，使得能夠自適應地插值未知像素生成高分辨率圖像。
　　 本文提出一種新的基于邊緣特性的帶約束曲面擬合的圖像放大算法。在帶約束的曲面擬合求解高分辨率圖像中的放大像素的過程中，新算法根據幾何對偶性考慮了低分辨率圖像與高分辨率圖像的對應關系;還根