一种基于图像边缘的插值算法

传统的图像插值方法会导致图像边缘模糊,为了得到更好的视觉效果,提出一种基于图像边缘的插值算法,在非边孽区域用传统的插值方法。在边缘区域把数字图像构造成连续曲面,重采样得到插值点的像素值。实验结果表明,该方法插值后的图像边缘清晰,且因非边缘区域用传统插值方法而降低了计算的复杂度。     

基于Curvelet的纹理方向自适应图像插值

为提高纹理复杂图像的插值放大质量,提出一种纹理方向自适应的图像插值算法。首先利用Curvelet变换提取图像的4个方向因子矩阵,然后对不同类插值点选择相应的2个方向因子构造权重系数进行线性插值,从而自适应地重建各类待插值点。分析比较了本文与现有插值算法对平滑与纹理复杂区域的插值重建质量。实验结果表明,本文算法能有效抑制传统插值方法重建图像时出现的边缘模糊和锯齿现象,重构的图像效果优于传统方法,纹理丰富图像的重构质量可提高2dB以上。     

一种保持图像边缘的插值方法

在图像超分辨率重建中,需要对低分辨率图像进行插值。在对图像提取边缘的基础上,考虑边缘的方向,先对边缘像素插值,然后对其余零填充像素用双三次插值赋值。最后给出了实验结果,并与最近邻插值、双线性插值及传统的双三次插值进行了比较。结果表明该方法较好地保持了图像的边缘信息。     

一种新的边缘图像插值算法

为了解决传统插值方法造成图像模糊、锯齿以及边缘细节信息缺失的问题,提出了一种新的边缘图像插值算法。该算法通过待插值像素点周围低分辨率像素之间位置和方向的特征计算其标准差并将其作为局部动态阈值,以此作为划分图像区域的比较阈值,将图像划分非边缘区域和边缘区域;然后对非边缘区域进行双线性插值,边缘区域进行自适应插值。实验结果表明,与传统的插值方法相比,该插值方法较好的保持了图像边缘细节信息,且具有较好的视觉效果。     

保持边缘的快速图像实时放大增强算法

从单幅低分辨率的图像中重建出高分辨率的图像的技术在计算机视觉和模式识别等领域有着非常广泛的应用。近年来,虽然单帧图像超分辨率算法已经有了大量的研究,且也能取得较好的效果,但这些方法大多由于计算复杂度较高而并不适合实际的应用。因此,本文提出了一种新的基于图像中边缘曲率的快速插值算法。该算法首先采用最近邻算法对图像中待填充格点进行插值,然后根据图像中亮度的二阶方向导数来逐步迭代修正插值点的像素值。考虑到图像插值会带来一定程度的模糊,该算法在图像插值后对图像进行增强,从而进一步提高图像的视觉质量。通过大量主观感受和客观评价指标的实验表明,与传统的基于边缘的图像插值算法(NEDI)相比,该算法不仅能实现视频的实时放大,并且能获得较高品质的放大图像。     

基于几何分类的自适应图像插值算法

 图像插值是放大低分辨图像以适应目标屏幕的有效方法。低分辨率图像边缘特征保持越好,则插值图像的效果越好。根据低分辨图像的边缘分布特征对插值单元几何分类,提出了一种自适应图像插值算法。首先根据高分辨率图像中像素点的相对位置构造矩形插值单元和菱形插值单元,所有未知像素点位于矩形插值单元或菱形插值单元;然后从8个方向,特别是斜对角方向计算插值单元的图像边缘,并将边缘作为割线,根据割线对插值单元进行几何分类,可分为16类;最后根据未知像素点所属的插值单元分类计算未知像素值。实验证明,该算法比现有多种插值算法能够更好的保持图像边缘的尖锐特征。     

具有边缘保持特性的POCS 超分辨率图像重建方法

为解决利用经典的POCS(Projection onto Convex Set)算法进行图像重建时所产生的边缘模糊问题, 提出了具有边缘保持特性的POCS 超分辨率重建算法。根据待插值点的邻域特征判断该点所在区域是边缘区域还是非边缘区域, 利用改进的双线性插值算法构建参考帧, 减小了传统算法重建后图像边缘的模糊现象。结果表明, 该方法能得到具有较好边缘质量的高分辨率重建图像。     

基于Contourlet的改进加权抛物线插值图像超分辨率算法

为了尽可能地保持图像的基本信息,提高图像的视觉效果和空间分辨率,提出一种基于Contourlet的改进加权抛物线插值算法.该算法增加加权抛物线插值的误差补偿项,利用Sobel算子设定插值点的边缘方向,得到初始放大图像.利用Contourlet提取高频成份,原始图像幅值增强充当低频部分,再经过Contourlet逆变换得到高分辨率图像.实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,该算法考虑了全局相关性,得到了更加清晰的边缘信息.     

基于复合抛物样条的图像放大算法的设计与实现

图像放大是数字图像处理中常用的技术,图像放大首先对图像进行空间变换,其次对图像进行灰度插值.放大后的图像视觉效果如何在实际应用中显得尤为重要.因此图像放大问题的焦点是如何在图像放大过程中保持良好的视觉分辨率和清晰度.图像放大有许多算法,其关键在于对未知像素点使用何种插值方式.本文提出了一种比传统插值算法更好的算法即复合抛物样条插值,来实现图像的放大.实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,本文的算法不仅较好的保留了原始图像的细节信息,而且还提高了放大图像的边缘平滑度,同时也减小了图像放大算法的运算量.     

基于像素差分网络和边缘方向插值的图像缩放算法

通过对图像在缩放过程中使用的不同插值算法分析比较，针对新的边缘定向插值算法中存在人工选取经验阈值的随意性与边缘轮廓连续性的问题，本文提出一种基于像素差分网络和边缘方向的图像缩放算法。从人工选择阈值完成边缘分割改为利用像素差分网络实现边缘分割；对边缘点3×3区域查找边缘线方向作线性插值，以保持图像边缘轮廓的连续性，从而保留图像边缘结构。实验表明：该算法能在提高图像分辨率的基础上保留图像所具有的边缘结构，有较低的时间复杂度，同时对于不同图像该算法具有较好的普适性。     

基于边缘编组的车位线检测方法

针对自动泊车系统中检测车位线的问题,提出基于边缘编组的车位线检测方法。首先对图像进行预处理,并对传统Canny边缘检测算子改进,增加45°和135°方向模板计算梯度幅值和方向,降低噪声干扰并提高图像质量;接着,对边缘图像进行8邻域搜索并聚类分组,剔除较短直线、解决过连接问题;最后利用各边缘组内相邻两像素点梯度方向差分剔除非车位线特征的边缘组,通过对每个边缘组做随机Hough变换,并利用先验知识和最小二乘法拟合得到车位线。实验结果表明,该算法相对于传统Hough变换可以在不同情形下准确检测到车位线,并且具有较好的实时性。     

一种基于小波变换的医学断层图像插值方法

图像插值技术是图像三维重建的关键技术。为了满足灰度和形状同时插值的要求,提出了一种断层图像插值方法,其技术特点是通过小波变换得到图像边缘小波系数强度插值,然后采用一种寻找匹配点的方法对由小波变换得到的低频子图进行灰度插值,最后将所得到的新的高频小波子图和低频子图形成新的插值序列,并利用小波逆变换得到新的插值图像。实验结果表明,所得到的插值图像不仅在形状上更接近于自然状态,在灰度也满足了医学图像插值的要求。     

提高超声C扫描图像分辨率的插值方法研究

根据超声C扫描成像原理,分析了采样间隔对超声C扫描图像分辨率的影响.采用一种基于局部协方差特征的边缘自适应图像插值方法来提高C扫描图像的分辨率,同时将图像局部均方差作为边缘特征判据,使算法得到了简化.该方法根据低分辨率图像的局部协方差估计出高分辨率图像的插值加权系数,能够在放大图像的同时保留图像的边缘特征.试验结果表明,基于局部协方差特征的图像插值方法明显提高了C扫描图像分辨率,并且减小了边缘模糊效应,因此降低了采样间隔对图像分辨率的影响,提高了图像中缺陷分布评价结果的准确性.     

一种改进的角点提取方法

提出了一种改进的角点提取算法,该算法是基于角点的性质,即在角点的某个领域内,图像灰度的变化在任意一条通过该点的直线上都很大。为了便于对最后的灰度变化值求取极值,同时兼顾灰度变化值计算的准确性,采用了在方形窗边界上的线性插值。在插值的基础上,可计算出边缘角,通过它来对角点候选点作进一步的筛选,测试表明该方法比较进前取得了更好的效果。     

基于图像边缘保持的反距离加权插值算法

在数据可视化过程中运用一般的插值算法处理图像,边界效果通常比较模糊,也容易造成图像边缘信息的大量损失,导致图片整体增强效果欠佳。针对该问题,将图像边缘保持策略引入到反距离插值算法中,提出了基于图像边缘保持的自适应反距离加权插值算法(adaptive inverse distance weighted interpolation,AIDWI)。在图像边缘优化方向确定的基础上,利用反距离加权插值函数获取图像边缘区域像素间的关系,根据权值下降指数调节图像边缘的清晰度,设置平滑参数控制算法的平滑效应,达到图像整体增强效果的最佳状态。利用计算机进行图像增强仿真实验,通过基于图像能量谱的图像质量测度值和图像熵值对图像整体增强效果进行评估,结果表明经算法处理后的图像整体增强效果明显,算法在执行效率和提升图像熵值等方面均具有突出的优越性。     

基于H.264/AVC的一种改进的空域错误隐藏算法

针对视频码流在信道传输中容易出错而导致视频质量降低的问题,提出一种改进的空域错误隐藏算法。首先采用Sobel算子对丢失宏块周围四个相邻块的像素点进行边缘检测,将检测到的梯度方向量化为8个方向,然后通过边缘的方向熵自适应判断采用双线性插值法或基于边缘检测的方向加权插值错误隐藏算法。实验结果表明,该算法与参考算法相比,在不同丢包率情况下图像质量均有较明显的改善。     

高精度零件尺寸测量系统

提出了一种零件尺寸高精度测量的图像测量系统。为了提高测量系统的精度,先在Sobel算子的基础上去掉局部非极大值点获得象素级边缘,进而在梯度方向上进行高斯曲线拟合插值,进一步提高图像边缘定位的精度,从而使测量系统的精度大大提高。实验证明是可行的。