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Advances on image interpolation based on ant colony algorithm

机译:基于蚁群算法的图像插值研究进展

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摘要

This paper presents an advance on image interpolation based on ant colony algorithm (AACA) for high resolution image scaling. The difference between the proposed algorithm and the previously proposed optimization of bilinear interpolation based on ant colony algorithm (OBACA) is that AACA uses global weighting, whereas OBACA uses local weighting scheme. The strength of the proposed global weighting of AACA algorithm depends on employing solely the pheromone matrix information present on any group of four adjacent pixels to decide which case deserves a maximum global weight value or not. Experimental results are further provided to show the higher performance of the proposed AACA algorithm with reference to the algorithms mentioned in this paper.
机译:本文提出了一种基于蚁群算法(AACA)的图像插值技术,用于高分辨率图像缩放。提出的算法与先前提出的基于蚁群算法的双线性插值优化(OBACA)之间的区别在于,AACA使用全局加权,而OBACA使用局部加权方案。所提出的AACA算法的全局加权的强度取决于仅使用存在于四个相邻像素的任何组上的信息素矩阵信息来确定哪种情况值得最大全局权重值。参考本文中提到的算法,进一步提供了实验结果以显示所提出的AACA算法的更高性能。

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