一种新颖的基于遗传算法的正则化图像插值方法

摘要

传统的图像插值方法,包括零阶插值或最近邻插值、双线性插值、立方样条插值等,是先经补零疏化、后经内插滤波实现的.由于这些内插滤波器不能完成理想的低通滤波功能,传统插值图像会增加一定的虚假内容,即导致方块效应、模糊等.另外,由于内插滤波器是确定的,因而这些插值算法就缺乏利用图像本身信息的机制.为了提高插值图像的质量和增强图像的分辨率,首次提出了一种基于遗传算法的正则化图像插值方法.在该遗传算法中,编码采用实值方式,变异采用"引导"方式,适应度评价函数的正则化项采用图像质量评价的一些客观标准.最后,还分析了在遗传算法中怎样直接调整正则化系数,并将实验获得的该正则化系数应用于相同实验条件下的迭代正则化插值算法中,取得了良好效果.实验证明,该方法实用、可行.