基于边缘的快速图像插值算法研究

摘要

在图像处理领域中,图像插值技术是一种基本而常见的图像处理技术,它能根据给定的低分辨率图像构造出相对应的高分辨率图像,它在图像视频传输、标清视频转高清视频、彩色图像恢复、目标检测识别以及医学图像分析、卫星遥感图像分析、军事雷达图像分析、天文观测图像分析等方面有着重要的应用。经典的最近邻插值、双线性插值、双三次插值等非自适应插值算法已被用于一些商用图像处理软硬件中,但这类算法在对图像进行插值放大时,一般会在边缘区域产生模糊现象和锯齿现象;另外一些自适应插值算法,虽然能一定程度上减轻这种模糊现象、锯齿现象,但算法的计算复杂度也成倍地增加了,使其应用领域受到限制。
　　为了减小图像插值放大后出现的模糊现象、锯齿现象,提高图像的视觉质量,并使插值算法具有较低的计算复杂度,本文提出了一种基于边缘信息的快速图像插值算法。该算法包括三个步骤:非边缘与边缘像素的划分、对非边缘像素进行双线性插值、对边缘像素进行自适应插值。对灰度图像、彩色图像分别进行了仿真实验,并比较了最近邻插值算法、双线性插值算法、NEDI算法、FEOI算法以及本文算法的插值效果,从插值后图像的主观视觉效果以及算法的处理时间两方面进行了对比分析,结果表明:本文算法优于以上各算法,能有效地减小锯齿现象、模糊现象,得到视觉效果比较好的插值放大图像,且本文算法的计算复杂度低,使其在对实时性要求较高的图像插值放大方面具有重要的应用价值。

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1 绪论

1.1 研究背景及意义

1.2 研究现状

1.3 论文章节安排

2 图像插值算法概述

2.1 经典的图像插值算法

2.2 基于边缘的图像插值算法

2.3 其他插值算法

2.4 本章小结

3 图像质量评价方法概述

3.1 主观评价方法

3.2 客观评价方法

3.3 本章小结

4 基于边缘的快速图像插值算法

4.1 算法原理

4.2 实验结果与分析

4.3 算法适用性分析

4.4 本章小结

5 总结与展望

5.1 全文总结

5.2 研究展望

致谢

参考文献

附录1 攻读硕士学位期间发表的论文