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《基于閾值控制的邊緣自適應(yīng)快速圖像插值算法》由會員上傳分享,免費(fèi)在線閱讀,更多相關(guān)內(nèi)容在行業(yè)資料-天天文庫。
1、第33卷第22期計(jì)算機(jī)工程2007年11月Vol.33No.22ComputerEngineeringNovember2007·人工智能及識別技術(shù)·文章編號:1000—3428(2007)22—0226—03文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A中圖分類號:TP391基于閾值控制的邊緣自適應(yīng)快速圖像插值算法11,22吳錫生,黨向盈,趙勇(1.江南大學(xué)信息工程學(xué)院,無錫214122;2.徐州工程學(xué)院,徐州221008)摘要:在處理視頻、網(wǎng)絡(luò)信號時(shí),要求較低的算法復(fù)雜度和運(yùn)算量。該文通過閾值控制方式分類像素點(diǎn)區(qū)域,采用雙通道達(dá)到快速插值的目的。利用與邊緣像素點(diǎn)相鄰的6個(gè)降采樣像素局部結(jié)構(gòu)多方向信息特
2、征,估計(jì)高分辨率像素值。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明,該算法有效地保持了邊緣特征,減少了CPU處理插值的時(shí)間,獲得了較高的分辨率圖像,并滿足快速處理信號的要求。關(guān)鍵詞:圖像插值;放大;閾值;邊緣保持FastSelf-adaptiveEdge-orientedInterpolationBasedonThresholdMethod11,22WUXi-sheng,DANGXiang-ying,ZHAOYong(1.SchoolofInformationEngineering,SouthernYangtzeUniversity,Wuxi214122;2.XuzhouInstituteofTech
3、nology,Xuzhou221008)【Abstract】Lowercomputationalcomplexityofthealgorithmandbettersubjectivequalityareimportantinvideoandnetworksignalprocessing.Theinterpolationofpixelisaccomplishedbydouble-channelmethod.Toestimaterelativeinformationathighresolution,thealgorithmanalyzesthemultipledirectio
4、nsrelativityoflocalneighborsandmakesfulluseofsixdown-sampledneighborsinvolvedinthelowresolutionimage.Experimentalresultsdemonstratethatalgorithmnotonlydecreasesthecomputationalcomplexitybutalsosubstantiallyimprovesthevisualqualityoftheinterpolatedimages.【Keywords】imageinterpolation;enlarg
5、ement;threshold;edge-preserving如果在編碼器末端,低分辨率的錄影序列被編碼,以及在譯碼器末端,使用插值法技術(shù)對低分辨率擴(kuò)大成高分辨率體處理方法見圖1)。錄影序列,那么圖像傳遞的帶寬可能被節(jié)省,在硬件設(shè)備的1.1基于閾值控制的像素點(diǎn)類別判斷制約情況下圖像質(zhì)量被改進(jìn)。經(jīng)典的圖像插值算法,如鄰近閾值方法是一種傳統(tǒng)的圖像分割方法,實(shí)現(xiàn)簡單、計(jì)算插值法(nearest)[1]、雙線性插值法(bilinear)[1]和雙立方法量小、性能較穩(wěn)定。閾值方法用在圖像插值方面也能達(dá)到同(bicubic)[2]等,處理復(fù)雜圖像中如邊緣、紋理等細(xì)節(jié)劇烈跳變樣的效果和
6、目的。具體方法是:選擇局部3×3窗口(如圖2所示),分別沿的局部特征不夠理想,導(dǎo)致圖像模糊不清。針對傳統(tǒng)插值缺點(diǎn),局部自適應(yīng)圖像放縮插值算法[3],新的邊緣插值算法[4~6]水平,垂直和對角4個(gè)方向計(jì)算像素差值,并與threshold比紛紛提出,但存在模型復(fù)雜,計(jì)算量大,不能達(dá)到快速有效較。若大于threshold,說明兩降采樣點(diǎn)屬不同的區(qū)域,即兩插值圖像的目的。文獻(xiàn)[7]提出了一種針對邊緣自適應(yīng)的圖像降采樣點(diǎn)之間的插值點(diǎn)屬邊緣點(diǎn),則利用本文算法實(shí)現(xiàn)插值??焖俨逯邓惴ǎ撍惴ㄈ杂幸恍┎蛔?。否則,兩降采樣點(diǎn)同屬平坦區(qū),直接使用雙線性插值算法。本文直接利用與其相鄰的6個(gè)降采樣
7、像素點(diǎn)估計(jì)高分辨2i,2j2i,2j+12i,2j+2率圖像的像素,采用閾值控制方式對像素分類,運(yùn)用雙通道方式在各自區(qū)域內(nèi)單獨(dú)插值。算法進(jìn)一步降低了運(yùn)算的復(fù)雜2i+1,2j2i+1,2j+1性,提高了插值速度,減少了誤差累加,有效地保持了圖像邊緣。2i+2,2j2i+2,2j+21閾值控制的邊緣自適應(yīng)快速圖像插值算法原像素點(diǎn)待插點(diǎn)邊緣區(qū)域本文算法低分辨閾值控制高分辨圖2像素點(diǎn)分類插值邊緣檢測率圖像雙線性插值率圖像設(shè)一幅H×V的低分辨率圖像X,擬插值后得到的2H×2Vi,j平坦區(qū)域高分辨率圖像為Yi,j,那么Y2i,2j=Xi,