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。     

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。     

一种边缘保护的灰度图像插值算法

提出一种边缘保护的灰度图像插值算法，目的在于从低分辨率图像中复原出高分辨率的图像。首先对低分辨率图像做双线性插值放大，然后用一个二维非线性滤波器做迭代滤波处理，从而得到高质量的插值放大图像。实验仿真结果表明，该算法在插值放大图像的边缘保护方面取得了良好的效果。     

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。     

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。     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.     

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。     

一种新的边缘保持自适应平滑算法

在图像去噪时,存在着一个如何兼顾降低噪声和保留细节的难题,为此本文提出边缘保持自适应平滑算法——灰度最小方差区域的均值去噪.该算法提高了图像平滑过程中边缘检测的方向性,在9个方向上对边缘细节进行检测类聚,具有较强的方向性和自适应性.利用该算法进行仿真试验,结果表明,与已有的去噪算法相比较,该算法较好地解决了边缘信息保持和去噪的矛盾,去噪效果也明显增强.     

一种基于联合插值的图像旋转算法

针对现有的图像插值方法在图像旋转中容易出现"锯齿"形边缘和模糊的现象,采用新的图像表示模型,提出平面插值、球面插值、斜平面插值、双三次插值相结合的联合图像插值方法,根据待插入点周围像素点空间位置的不同,分别使用不同的插值方法,从而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.示例分析和实验结果表明了联合插值方法的有效性.     

一种基于多项式插值改进的亚像素细分算法

介绍了一种基于多项式插值法的改进的亚像素细分算法及相应计算模板和公式，并对算法的误差进行了分析。本算法应用在经典Sobel算子基础上构造出的方向模板，对灰度图像进行处理，得到梯度图像，然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算，对目标边缘进行亚像素精确定位。实例说明本算法是可行的。     

基于距离场的非线性图像插值分割方法

对于医学序列切片,需要图像分割技术将图像中感兴趣区域ROI(region of interest)提取并进行三维重建.提出一种基于距离场的非线性图像插值分割方法,该方法克服了软组织因灰度值分布不均匀难分割的问题,可以快速提取ROI区域.实验表明用该方法进行医学序列切片的分割,可以得到良好的分割结果,并已成功地应用于医学数据的三维重建系统中.     

全相位DCT图像内插算法的研究

利用全相位思想克服离散信号截断处理所产生的吉布斯效应,同时利用DCT(离散余弦变换)域内离散信号和连续信号之间的关系进行信号重构,构造了一族可分离内插函数用于图像内插.通过自然图像的分辨率改变实验说明其能有效地保持图像的边缘.并且采用不同阶数的DCT域可分离内插函数,其内插质量总能好于双线性内插和已用于大多数内插任务的立方内插.较高的图像内插质量和统一的设计公式使其在数字电视视频格式转换和内插精度要求较高的处理场合中有好的应用前景.     

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．     

分形插值快速IFS算法在图象压缩编码中的应用

研究了一维和二维分形插值快速ＩＦＳ算法在图象压缩编码中的应用．通过与传统的ＰＩＦＳ分形图象压缩算法的比较，提出了一种改进的一维ＩＦＳ分形插值算法与双线性插值算法相结合的图象压缩编码方法，在保持重建图象质量和压缩比的前提下，运算时间大大降低     

分形插值在地球化学数据中的应用

 地球化学数据的正常值往往服从正态分布或对数正态分布,异常值往往具有分形分布,具有局部奇异性。文中分别采用分形分布数据、正态分布数据和西藏驱龙地区的实际数据比较3种具有代表性的插值方法：反距离加权法、克里格法和分形法。结果表明：服从正态分布的数据,三种插值方法应用效果相差甚微;服从分形分布的数据使用分形插值的效果优于反距离加权和克里格法;分形插值法适用于具有奇异性的数据。此研究有助于合理选择插值方法。     

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。     

图像插值在ECT三维数据可视化中的应用

在电容层析成像(ECT)三维重建过程中,由于传感器侦测数据的局限,以及成像系统内部和外部的因素影响,使得获取的二维图像比较稀疏,图像质量并不高,而且,获取的二维图像可能会有单一像素点出现,导致不可能被轮廓化,这样就导致有一些流形不能被正确的反映.本文从图像插值的角度,针对ECT二维图像进行像素补充,针对ECT断层序列图像进行断层图像补充.仿真结果表明,该方法很好的改善了三维图像的成像效果.     

基于双线性内插的图像处理算法及其优化

双线性内插放大算法在平滑图像的同时会使边缘模糊。针对此问题,提出一种基于双线性内插的增强图像轮廓优化算法,使用高通滤波器让高频分量通过,实现边缘细节锐化,提高图像轮廓清晰度。实验分析,优化算法更适于数字图像实时放大处理。     

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。