基于梯度的圖像插值放大算法研究.pdf

1、近年來，隨著計(jì)算機(jī)視覺、可視化計(jì)算、人工智能和虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)的深入研究和飛速發(fā)展，圖像插值技術(shù)的研究如今已經(jīng)在高清電視技術(shù)、智能家居技術(shù)、數(shù)字投影技術(shù)和圖像處理軟件中具有越來越廣泛的應(yīng)用。在圖像中，邊緣結(jié)構(gòu)能夠傳達(dá)圖像所描述的大部分有效信息，而圖像梯度矢量可以用于精確描述圖像邊緣結(jié)構(gòu)。因此，利用圖像梯度信息來解決圖像插值領(lǐng)域的問題成為了一個(gè)新的熱點(diǎn)和趨勢，為解決圖像插值問題提供了一個(gè)新穎的角度和思路。傳統(tǒng)的圖像插值算法由于采用簡單易懂的數(shù)

2、學(xué)模型和快速簡捷的計(jì)算實(shí)現(xiàn)而被廣泛地應(yīng)用到多個(gè)領(lǐng)域當(dāng)中。但是，經(jīng)典的圖像插值方法在計(jì)算精度和插值效果等方面仍存在著較大的缺陷，例如常常會(huì)引入模糊化細(xì)節(jié)和鋸齒狀邊緣。圖像插值作為圖像處理工程的基本環(huán)節(jié)，插值圖像的質(zhì)量優(yōu)劣對(duì)于后續(xù)的圖像處理操作流程具有關(guān)鍵意義。插值圖像邊緣的質(zhì)量對(duì)插值圖像的顯示質(zhì)量和視覺效果具有直接影響，而梯度值的計(jì)算精度也對(duì)圖像邊緣描述的準(zhǔn)確程度起著重要作用。因此，本文考慮通過構(gòu)造擬合雙三次曲面求解梯度值，有效提高梯度的

3、計(jì)算精度;同時(shí)，充分考慮梯度與圖像強(qiáng)度之間的關(guān)系，以梯度加權(quán)構(gòu)造帶約束的線性曲面，從而求解獲得較高精度的插值圖像。
　　根據(jù)圖像強(qiáng)度沿著梯度方向變化最為劇烈的特性，本文在提高梯度計(jì)算精度的基礎(chǔ)之上，利用梯度加權(quán)構(gòu)造線性曲面，實(shí)現(xiàn)圖像的插值放大。首先，為了提高圖像梯度的計(jì)算精度，本文提出的插值算法通過構(gòu)造擬合雙三次曲面逼近于原輸入圖像曲面，根據(jù)近似的擬合曲面來求解獲得輸入圖像的準(zhǔn)確梯度，并通過采用雙三次插值方法計(jì)算得到對(duì)應(yīng)的放大圖像

4、梯度;同時(shí)，算法充分考慮梯度分布與像素分布存在的空間相關(guān)性，局部性地調(diào)整插值圖像的梯度，使得插值圖像的梯度分布趨于合理;最后，算法將放大圖像中待估計(jì)的像素劃分為三種類型，除了第一類可以直接由輸入圖像對(duì)應(yīng)的已知像素直接賦值之外，其他兩類分別由其周圍鄰域中已知的輸入像素圖像強(qiáng)度構(gòu)造梯度加權(quán)的線性曲面而求解獲得。其中，鄰域像素所賦權(quán)值由其在待估計(jì)像素梯度方向上的空間距離決定，若空間距離越小那么所賦權(quán)值越大。
　　在實(shí)驗(yàn)環(huán)節(jié)中，本文以簡單