一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法

摘要

本发明提供了一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法，具体而言，就是把双线性插值算法和牛顿算法结合起来，对图像的边缘使用牛顿插值重建目标像素点，图像的非边缘像素点，使用双线性插值进行重建的一种图像处理算法。

说明书

技术领域

一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法。

背景技术

对于AMOLED驱动芯片而言，选择缩放算法时应尽可能选择算法简单、硬件开销小、图像缩放效果好的算法，这样可以降低硬件设计难度，并且减小芯片的面积，降低芯片的功耗，降低芯片的生产成本。

双线性插值算法具有算法简单、硬件实现容易、计算时间短等优点，但是会滤除图像边缘信息，使得缩放之后的图像边缘模糊。基于牛顿二项式的图像缩放方法可以很好的保护图像边缘，但是算法相对复杂，硬件开销大。

为了能获得较好的图像缩放效果，并且硬件花销小，芯片功耗低，本发明提供了一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法，结合了传统双线性插值算法和牛顿插值算法的优点，只在边缘点使用计算量大的牛顿插值算法，既可以尽可能的保持图像边缘信息，又可以降低缩放算法的运算量，进一步降低了芯片实现的面积，同时获得了较好的图像缩放效果。

发明内容

一种基于判断边缘的混合双线性插值图像处理算法，由以下技术方案来实现：

把双线性插值算法和牛顿插值算法结合起来，基本思想是，设定图像边缘阀值为Th，当像素插值大于Th时认为像素点为图像边缘，反之为图像内部；假设g

判断g

在图1中，f

d

d

d

d

d

d

则灰度差值最大值d

d

当d

附图说明

在本专利申请的权利要求书中，具体地指出了本发明的主题，并清楚地对其提出了专利保护。然而参照下面的详细说明和附图，可以更好的理解本发明的有关结构和实现方法以及其目的、特征和优势。

图1为边缘像素点判断示意图；

图2为带边缘判断的混合双线性插值算法框图。

具体实施方式

在以下的详细说明中，描述了特定的细节以便提供对本发明全面的理解。然而本专业的技术人员会认识到，本发明也可以用其它相类似的细节实施。

设定图像边缘阀值为Th，当像素插值大于Th时认为像素点为图像边缘，反之为图像内部；假设g

判断边缘的混合双线性插值算法流程如图2所示，具体插值算法如下：

（1）假设目标图像中待求的目标点为第p行q列，图像缩放系数为K（原始图像缩放K倍得到目标图像），则目标点映射回原始图像之后的点g

（2）取g

d

d

d

d

d

d

并根据公式d

（3）将d

（4）当d

（5）当d

（6）得到目标像素点的灰度值后，进行下一个点的灰度值计算。

虽然此处说明描述了本发明的某此特征及一种实现方法，但是对于本专业的技术人员来说，将会出现许多修改、替换、变化和等效代换。因此，本发明的保护范围由所附的权利要求的范围为准。