基于點采樣和邊緣特征的圖像插值方法.pdf

1、圖像插值技術是圖像處理領域的基礎技術,在圖像處理領域有著重要的應用。經典的插值方法,一般是基于低通濾波的思想,實現簡單,算法的計算復雜度可觀。但是不能很好的處理圖像劇烈跳變的局部區(qū)域,如邊緣、紋理等細節(jié)信息,因此容易導致圖像邊緣模糊。針對邊緣模糊和丟失細節(jié)等問題,人們提出基于邊緣的圖像插值思想,它可以很好的解決邊緣模糊和邊緣鋸齒的問題,但是插值后的圖像總體質量偏低,而且計算量大。
　　 本文提出一種新的基于曲面擬合和圖像邊緣特征

2、的圖像插值方法。傳統(tǒng)的圖像插值方法都是直接對圖像數據建模,結果是插值結果的精度得不到保證。因為圖像數據都是區(qū)域采樣得到的,即一個像素值是某個單位區(qū)域的平均值。因此對給定的圖像數據,我們首先計算出精確的點采樣值,然后運用點采樣值構造擬合曲面片。通過這種方式構造的曲面片,誤差小,精度高。然后,我們構造一個權函數,對于不同的曲面片賦予不同的權值,圖像的最終擬合曲面由所有的子曲面片加權拼接而成。對于圖像變化不劇烈的區(qū)域,我們采用該擬合曲面進行插

3、值計算,計算的方法采用對擬合曲面進行區(qū)域采樣以獲得像素值。
　　 對于圖像變化比較劇烈的局部區(qū)域,比如邊緣或紋理細節(jié),采用基于點采樣的擬合曲面方法也很難解決這一問題。因此我們提出一種新的基于邊緣插值模型來處理圖像的邊緣部分。傳統(tǒng)的基于邊緣的插值模型,雖然可以很好解決邊緣模糊的問題,但是其實圖像的整體質量是降低的,這點從PSNR值上可以反映出來。而且傳統(tǒng)的邊緣插值算法在計算模型參數時,也存在一定的缺陷,會在一些邊緣區(qū)域產生畸變,比

4、如像素為負值。本文提出一種新方法來計算邊緣插值的模型參數(a)=(a1,a2,a3,a4)和(b)=(b1,b2,b3,b4),不同于已經存在的邊緣插值方法,模型參數的計算考慮到了不同模型參數之間的內部相互制約關系。通過參數內部的相互制約關系,可以很好的避免畸變點的出現,使插值后的圖像邊緣不至于過度的尖銳,而出現失真的現象。
　　 通過大量的針對標準圖像的實驗,對比常見的插值方法,主要有雙三次插值、分段三次卷積插值(PCC)和S