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。     

利用边缘移动匹配法减少龟纹的重采样算法

提出了一种减少印刷中龟纹现象的重采样算法。采用传统网目铜版方式的印刷工艺需要将一幅原始的数字图像重采样到输出栅格。经典的重采样方法利用一些简单的插值方法计算新采样点的值,这些简单的插值法常会导致图像的高频部分出现龟纹;提出的算法首先对原图像边缘部分的像素点利用边缘移动匹配法寻找边缘方向,再沿边缘方向计算新采样点的值,模拟实验证明,和经典的重采样方法相比,这种算法能较好地消除龟纹又保持了图像边缘特征。     

基于改进边缘方向判定方法的图像插值算法

为了解决图像超分辨率重建过程中传统边缘插值方法边缘方向定位不准确,以及边缘区域只沿着边缘点一侧进行插值,而没有考虑边缘内外侧的问题,提出一种基于边缘二值化图像的边缘方向判定算法。该算法通过边缘像素点之间的相互关系来确定边缘方向,得到的结果更加可靠;并且加入方差来判定插值侧边,有选择性地对边缘一侧进行插值,考虑了边缘判定的特征。实验结果表明,与传统的边缘插值方法相比,两种改进获得了更好的图像重建效果。     

一种自适应最大相关性数字图像插值算法

提出了一种基于图像多方向最大相关性的数字图像插值算法．数字图像插值过程中不可避免会产生图像细节模糊和边缘锯齿化．同时在处理视频信号时要求有较低复杂度以满足实时信号处理．针对以上问题和要求．本根据图像空域内邻近像素点多个方向的内容相关性和几何相似性．得到一种基于图像最大相关性的自适应优化插值算法．该算法能有效解决插值后图像的锯齿效应及边缘模糊等问题．实验结果表明．该方法插值后的图像信噪比性能明显优于双线性方法．插值倍率较小时接近两次立方法．随着插值倍率增大性能也优于两次立方法．且计算量不大．经适当改进后可以用于实时视频信号处理．     

融合有限差分及梯度的Bayer-CFA插值方法

为了实现对边缘像素点的高精度插值,融合有限差分、图像梯度、图像相关性提出了一种先插值再修正的Bayer彩色滤波阵列(color filter array,CFA)插值方法Bayer-CFA。首先,把CFA图像中的已知像素点作为离散的网格节点,利用像素点间的空间相关性构造插值函数。然后,结合色彩相关性设计插值G像素的水平、垂直方向的插值算子,并用梯度信息建立两个方向的权重因子,实现G平面插值;再根据G像素点左右的已知R像素点的对称性及色彩相关性构建插值函数,应用色差公式完成R平面插值,并用与R平面插值相同的方法完成B平面插值。最后,对每个插值结果,在以其为中心的3×3邻域内进行梯度修正,采用梯度信息构造8个方向的权重因子,用像素点的空间位置决定加权系数,以消除不规则边缘及纹理引起的插值误差。仿真结果表明:相较于EET算法,Bayer-CFA的彩色图像峰值信噪比提高了0.57 dB,S-CIELAB空间的色差降低了0.23;Bayer-CFA在使用梯度修正后能减少伪彩色,沿边缘方向的插值有效削弱了锯齿现象,能保留图像的边缘纹理细节。     

双相机系统的高分辨率重建

为获取高分辨大视场的目标图像,提出了双相机系统的高分辨重建算法. 根据小视场高/低分辨图像对,学习图像的高频特征,利用线性回归函数表征图像高分辨与低分辨的高频特征映射关系;在小波域实现低分辨、大视场目标图像的超分辨重建,使其达到高分辨、小视场目标图像的分辨率水平;设计了10组双相机系统的仿真实验,并与双三次插值、小波域插值和学习自身的重建等3种流行算法进行对比. 实验结果表明,本文算法取得了最好的重建效果,时间代价也相对较小,并且重建评价指标PSNR比传统双三次插值高约0.26.      

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.     

一种新的基于像素交迭的图像插值方法

提出一种图像插值算法，将图像像素看成矩形块而非像素点，利用插值图像的矩形像素块由尺寸放大(或缩小)的原始图像的像素所占的百分比，将原始图像做放大或缩小变换，从而在最大程度上保留了原始图像的数据．即使经过多次的缩放变换，也不至使图像失真。     

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。     

采用分数阶微分边缘检测的图像插值

针对目前的边缘插值算法不能有效改善插值图像的中低频纹理细节的问题,研究并提出了一种基于分数阶微分边缘检测的图像插值算法.依据分数阶微分理论,设计并实现了可以有效提取中低频纹理信息的算子掩模.按照检测到的边缘纹理信息,分别对沿边缘方向、垂直于边缘方向和平滑区域的待插值像素点进行线性插值、二次插值和双线性插值.采用了峰值信噪比(PSNR)和信息熵(IE)等图像质量评价标准做定量分析和实验验证.结果表明,该方法可以得到丰富的图像纹理信息,提高了峰值信噪比,其结果符合人们的视觉感受.     

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。     

基于自适应选择滤波系数的插值算法

针对不同分辨率的视频序列采用相同阶数滤波器进行分像素插值不能进一步提高编码性能的问题, 提出 了基于自适应滤波器的分像素插值算法。 该算法根据设定的 3 个不同分辨率视频序列区域, 自适应选择不同 阶数的插值滤波器; 在 3 个不同分辨率视频序列区域内, 根据像素间相关性将高阶插值滤波器替换为低阶插值 滤波器, 实现滤波器的自适应选择。 实验结果表明, 相对于 HEVC(High Efficiency Video Coding)标准算法, 该 算法使峰值信噪比值平均提高了 0. 14 dB, 比特率平均降低了 0. 37%, 对不同分辨率视频序列都具有较好的编 码性能及鲁棒性。     

单画幅欠采样图像复原中的插值作用

采用直接复原方法和插值复原方法对单幅欠采样低分辨率模糊图像进行复原实验,以考察线性插值在图像复原中的作用.直接复原法是对采集到的欠采样低分辨率模糊图像直接用最大似然图像复原算法进行复原,不作任何预处理.插值复原法是先对图像进行插值预处理,增加像素数,提高图像采样分辨率,然后再用最大似然图像复原算法进行图像复原.结果是直接复原方法和插值复原方法对欠采样模糊图像的复原,效果相同,主观视觉和评价数据十分接近.这说明通常用于单画幅欠采样模糊图像复原预处理的线性插值没有起到提高复原效果的作用.     

一种基于组合的图像插值方法

针对现有的图像插值方法存在的不足,在图像放大中容易出现"锯齿"形边缘和模糊的现象,改变了图像的表示模型,提出了平面插值、球面插值、斜平面插值、双三次插值相结合的图像插值方法,避免了传统的插值方法用同一个模型逼近所有像素存在的不足.理论分析和实验结果表明了文中所提方法的有效性.     

基于边缘CFA内插特征一致性的图像拼接检测

为了有效检测数字图像是否被篡改,提出了一种新颖的数字图像拼接快速检测算法.首先,利用Canny边缘检测算子,依据阶跃性约束条件,筛选出阶跃型边缘像素点.分别针对自然图像中的阶跃型边缘和由拼接操作所形成的阶跃型边缘,建立垂直于边缘方向单像素序列的颜色滤波阵列(CFA)内插模型.通过计算该单像素序列的局部灰度直方图,设计CFA内插特征量,以测度拼接前后灰度水平级在直方图两端分布的差异.然后,基于此特征量,利用阈值法实现对自然边缘像素点和拼接边界像素点的分类,进而实现图像拼接检测与定位.标准拼接图像数据集上的测试结果表明,虚警概率仅为0.05时,本检测算法仍能达到0.97的高准确率.此外.该算法还具有较好的鲁棒性,可抵抗一定程度的JPEG压缩和模糊等后处理.     

基于图像统计特征的平移线性插值方法

针对平移线性插值算法存在的边缘锯齿问题,提出一种基于图像统计特征的平移线性插值方法.该方法利用图像插值前后边缘统计特征的相似性,从低分辨率图像中获取估算高分辨率图像边缘点所需的协方差矩阵和矢量,并对非边缘处图像进行平移线性内插,可以同时保持图像边缘的光滑性和非边缘处的细节特征.该方法无需迭代运算,计算量较小.实验结果表明,用该方法可获得高质量的高分辨率图像.     

基于图像处理技术的尺寸测量中边缘定位算法

为了进一步提高图像的定位精度,设计了一种基于插值理论的精确定位细分算法.通过多尺度小波变换与三次样条插值相结合,实现了亚像素级的测量.基于多尺度边缘检测的小波边缘检测方法,既能对边缘进行准确定位,又可以有效去除噪声干扰,提高边缘检测的稳定性和准确性.三次样条插值函数是分段插值函数,算法复杂度低、段与段之间连接处平滑、具有快速收敛性和稳定性.将上述两种融合的边缘定位算法,可以对图像进行精确检测和测量,其精度达到0.001个像素.     

维纳滤波插值算法在运动预测中的应用

目前现有的视频编码标准 (H.2 6 3,MPEG- 4等 )都是采用半像素双线性插值的算法来对图像进行运动预测 ,为了提高视频编码的效率 ,该文在应用维纳滤波概念的基础上提出了一种新的半像素插值算法。该算法通过构造非等重的维纳滤波器来完成对图像的运动预测功能 ,它充分利用了相邻像素点间的相关性 ,同时还保持了图像中变化较大的边缘信息。实验表明 :该算法相对于双线形插值、Cubic插值、B-Spline和非线性插值在性能上有了明显的提高 ,相同比特率时其峰值信噪比可以提高 0 .6～ 1d B。     

基于静电场原理的图像分辨率增强算法

根据静电场的平衡原理，提出了图像分辨率的增强算法，其内插函数随相邻像素的电势能差和所处的能量带可以自动调节，从而实现了图像的自适应放大．在对彩色图像放大中，算法模型考虑了各个色彩分量对图像插值产生的影响，克服了常规方法对整幅图像无区别，以及采用同一种内插函数进行处理时所带来的边缘模糊效应和阶梯形失真，同时又消除了对各个颜色分量分别处理所产生的颜色失真现象．试验的各个性能指标表明，该算法与传统方法相比，插值后得到的图像不仅在图像质量上有明显的改善，而且能保持清晰的边缘和轮廓信息，因此可在遥感图像、医学系统、公安系统及一些图像处理的软件中得到应用．