公开/公告号CN113822799A
专利类型发明专利
公开/公告日2021-12-21
原文格式PDF
申请/专利权人 南宁富桂精密工业有限公司;
申请/专利号CN202010568319.X
发明设计人 黄保;
申请日2020-06-19
分类号G06T3/40(20060101);
代理机构44334 深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司;
代理人薛晓伟
地址 530007 广西壮族自治区南宁市高新区总部路18号中国东盟企业总部基地三期5#厂房
入库时间 2023-06-19 13:46:35
法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2022-03-11
著录事项变更 IPC(主分类):G06T 3/40 专利申请号:202010568319X 变更事项:申请人 变更前:南宁富桂精密工业有限公司 变更后:南宁富联富桂精密工业有限公司 变更事项:地址 变更前:530007 广西壮族自治区南宁市高新区总部路18号中国东盟企业总部基地三期5#厂房 变更后:530033 广西壮族自治区南宁市江南区同乐大道51号富士康南宁科技园B厂区
著录事项变更
技术领域
本发明是有关于图像处理技术领域,尤其关于一种图像放大方法、装置及计算器可读存储介质。
背景技术
现有的视频缩放技术,比较常用的插值算法有最近邻插值算法、双线性插值算法、双线性二次插值算法、三次插值算法及兰索斯(Lanczos)插值算法等等。
最近邻插值算法的实现最为简单方便,但该插值算法只是把原始像素简单复制到其邻域内,放大图像会出现明显的方块或锯齿,不能很好地保留原始图像的边缘信息。双线性插值算法能较好地消除锯齿,但是单一的水平或垂直方向有时候找不到合适的线性关系。更复杂的插值算法对图像放大效果更好,但是复杂的算法会占用计算资源越多,处理过程也会越慢。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提供一种图像放大方法、装置及计算器可读存储介质,可加快计算速度并减少资源占用。
本发明提供一种图像放大方法,其特征在于,所述方法包含以下步骤:划分待放大图像为多个子区域;根据每个所述子区域的像素点特征,对每个所述子区域进行分类;根据分类的结果,选定每个所述子区域对应的插值算法;以及对每个所述子区域分别采用对应的插值算法以获取放大后的图像。
本发明还提供一种图像放大装置,其特征在于,所述装置包含:处理器;以及存储器,用于存储至少一个计算机程序,其中,所述计算机程序包含由所述处理器执行的指令,使得所述处理器执行以下步骤:划分待放大图像为多个子区域;根据每个所述子区域的像素点特征,对每个所述子区域进行分类;根据分类的结果,选定每个所述子区域对应的插值算法;以及对每个所述子区域分别采用对应的插值算法以获取放大后的图像。
本发明还提供一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序指令,所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述图像放大方法。
相较于现有技术,所述图像放大方法、装置及计算器可读存储介质,将待放大图像进行分区以采用合适的插值算法,能够有效保留待放大图像的边缘信息,并具有较快的图像处理速度。
附图说明
图1为根据本发明一实施例的图像放大方法的流程图。
图2为根据本发明一实施例的多个子区域分类与选定对应的插值算法的流程图。
图3为根据本发明一实施例的等位区域中像素点选取的示意图。
图4为根据本发明一实施例的装置的方块图。
主要元件符号说明
具体实施方式
请参阅图1,所示为本发明一实施例中图像放大方法的流程图。
步骤S102,将待放大图像划分为多个子区域。在一实施例中,可以设置每一个子区域的边长,例如20个像素点(Pixels)。
步骤S104,根据每个所述子区域的像素点特征,对每个所述子区域进行分类。
步骤S106,根据分类的结果,选定每个所述子区域对应的插值算法。
步骤S108,对每个所述子区域分别采用对应的插值算法以获取放大后的图像。
在一实施例中,步骤S104与步骤S106的具体流程如图2所示。
步骤S202,判断所述子区域是否为等位区域。具体地,在所述子区域内选取位于四个角及中心点共五个像素点,如图3中的A、B、C、D及E五个像素点;分别读取所述五个像素点的RGB值,计算所述五个像素点的RGB差异值是否都小于或等于预设阈值。若所述五个像素点的RGB差异值都小于或等于所述预设阈值,判断所述子区域为等位区域,执行步骤S204,为所述子区域选定对应的等位区域插值算法;否则,执行步骤S206。
在一实施例中,所述预设阈值可以根据人眼可以分辨的颜色数量加以设置。举例来说,颜色的组成是由RGB三原色组成,而RGB的颜色范围可以用[0,255]表示,所以理论上可以组成255×255×255=16581375种颜色。但人的肉眼一般最多只能分辨出1000种颜色,故可以将RGB三原色分别分成10等份(10×10×10=1000)。亦即把颜色范围[0,255]分成十等份,也就是在25颜色范围内,可以视为同一种颜色。在本实施例中,所述预设阈值可以设置成25。
以图3为例,假设所述五个像素点的RGB值分别为A[R1,G1,B1]、B[R2,G2,B2]、C[R3,G3,B3]、D[R4,G4,B4]及E[R5,G5,B5]。步骤S202计算五个像素点的RGB的差异值,亦即先计算MAX_R=Max[R1,R2,R3,R4,R5]、MIN_R=Min[R1,R2,R3,R4,R5];MAX_G=Max[G1,G2,G3,G4,G5]、MIN_G=Min[G1,G2,G3,G4,G5];及MAX_B=Max[B1,B2,B3,B4,B5]、MIN_B=Min[B1,B2,B3,B4,B5],再分别计算MAX_R-MIN_R、MAX_G-MIN_G及MAX_B-MIN_B的值,若所述MAX_R-MIN_R、MAX_G-MIN_G及MAX_B-MIN_B的值皆小于或等于所述预设阈值(例如:25),则判断所述子区域为等位区域。
若判断所述子区域为等位区域,则为所述子区域选定对应的等位区域插值算法。具体地,所述等位区域插值算法利用所述五个像素点的RGB值计算待插值像素点的RGB值(插值):R=(R
步骤S206,判断所述子区域是否为线性区域。当判断所述子区域为线性区域时,执行步骤S208,为所述子区域选定对应的线性插值算法;否则,执行步骤S210,判断所述子区域为非线性区域,并为所述子区域选定非线性插值算法。
在一实施例中,可以分析所述子区域内相邻像素点的RGB值判断所述子区域是否为线性区域。在不同的实施例中,还可以使用角点检测法或其他检测法判断所述子区域是否为线性区域。当判断所述子区域为线性区域时,为所述子区域采用线性插值算法。具体地,判断待插值像素点的水平、垂直及对角线四个方向上的多个像素点是否存在线性关系,若判断在所述四个方向中的任一方向存在线性关系,则根据该线性关系计算待插值像素点的插值;若在所述四个方向都不存在线性关系时,则采用曲线的多项式获取相应像素点的线性关系计算待插值像素点的插值,例如,可利用二次多项式Y=aX
请参阅图4,所示为本发明一实施例中装置400的方块图。所述装置400可用于执行如图1所示的图像放大方法。所述装置400包含处理器402以及存储器404。所述处理器402电性连接所述存储器404。所述处理器402可以是微控制器、微处理器或其他具有运算处理能力的电路,被配置为执行或处理存储在所述存储器404中的指令、数据以及计算机程序。所述存储器404包含只读存储器(ROM)、随机存取内存(RAM)、磁盘存储介质装置、光存储介质装置、闪存装置、电气、光学或其他物理/有形(例如,非暂时性)等计算机可读存储介质,用于存储控制所述装置400运行的一个或多个计算机程序,并且由所述处理器402执行。在本实施例中,所述存储器404存储或编码有计算机程序,用于供所述处理器402执行如图1所示的图像放大方法。所述装置400可因配置或性能不同而产生比较大的差异,可以包括一个或多个处理器402和一个或多个存储器404。在另一实施例中,所述装置400还可以包含有线或无线网络接口、键盘以及输入输出装置,所述装置400还可以包括其他用于实现装置功能的组件。
在一实施例中,还可以使用一种计算机可读存储介质,用于存储计算机程序,所述程序被例如所述处理器402执行时可以实现上述任意一个实施例中所述图像放大方法的步骤。在一些可能的实施方式中,本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式,其包括程序代码,当所述程序产品在终端设备上运行时,所述程序代码用于使所述终端设备执行所述图像放大方法部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
总结来说,本发明的图像放大方法、装置及计算器可读存储介质,对待放大的图像进行区域划分,针对不同区域采用不同的插值算法,可以节省逻辑资源和减少计算时间,提高处理效率。
值得注意的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制,尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明,本领域的普通技术人员应当理解,可以对本发明的技术方案进行修改或等同替换,而不脱离本发明技术方案的精神和范围。
机译: 图像放大装置,图像放大方法和存储图像放大程序的计算机可读介质
机译: 图像放大装置,图像放大方法和计算机可读介质存储图像放大程序
机译: 计算器,在计算器中注册操作数的方法以及计算机可读非暂时性存储介质