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《自適應(yīng)立方卷積圖像插值算法》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、2014年10月北京航空航天大學(xué)學(xué)報(bào)October2014第40卷第10期JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsV01．40No．10自適應(yīng)立方卷積圖像插值算法李春龍潘海俠王華峰(北京航空航天大學(xué)軟件學(xué)院，北京100191)摘要：圖像插值是圖像處理的一項(xiàng)重要技術(shù)，可適用于多個(gè)領(lǐng)域，近年來多使用該技術(shù)進(jìn)行圖像縮放．針對傳統(tǒng)圖像縮放算法邊緣處理效果較差、邊緣檢測插值算法復(fù)雜度高的問題，提出一種有效增強(qiáng)邊緣輪廓的自適應(yīng)立方卷積插值算法．該
2、算法結(jié)合邊緣梯度變化和立方卷積插值的特點(diǎn)，使得圖像在平坦和紋理區(qū)域均能取得理想效果．實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與基于邊緣檢測的插值算法相比，該算法具有較低的復(fù)雜度，平均運(yùn)算時(shí)間降低了3．19S；與立方卷積算法相比，圖像峰值信噪比有較大的提高，峰值信噪比增加了0．89dB．關(guān)鍵詞：圖像插值；邊緣檢測；立方卷積；梯度；峰值信噪比中圖分類號：TP751文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1001．5965(2014)10-1463-06Adaptivecubicconvolutionbasedimageinterpolationa
3、pproachLiChunlongPanHaixiaWangHuafeng(SchoolofSoftware，BeijingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Beijing100191，China)Abstract：Imageinterpolationisanimportanttechniqueofimageprocessing，whichcanbeusedinmanyimageprocessareas．Inrecentyears，itisoftenused
4、tozoominorzoomoutimages．Anoveleffectiveimageinterpolationmechanismtoenhancetheenlargedimageedgeswasproposedforthevisualartifactsproblemintraditionalmagnificationalgorithmsandthehighcomputationalcostinsomeadaptiveimageinterpolationalgo—rithms．Theproposed
5、algorithmcombinestheedge—directedgradientwiththecubicconvolutioninterpolationalgorithmtoobtainthehigherqualityofanimagebothintheedgesandsmoothareas．Theresultshowsthattheproposedalgorithmgetsabettervisualeffectandeffectivelyremovesthejaggyandblurattheedg
6、e．Theproposedalgorithmislesscomplexwithrunningtimereducedby3．19sonaverage，comparedwiththeedge—adaptiveinterpolationalgorithm，andhashigherqualitywiththepeaksignal—to-noiseratio(PSNR)raisedby0．89dBonaverage，comparedwiththecubicalgorithm．Keywords：imageinte
7、rpolation；edgedirection；cubicconvolution；gradient；peaksignal-to—noiseratio(PSNR)’近年來隨著硬件的快速發(fā)展，多處理器設(shè)備已普及化，且很多設(shè)備支持GPU．因此圖像數(shù)值計(jì)算不再是瓶頸問題，用戶開始轉(zhuǎn)變?yōu)樽非蟾叻直媛蕡D像和高清視頻．與低分辨率圖像相比，高分辨率圖像能提供更豐富的細(xì)節(jié)信息．目前，大量現(xiàn)存的圖像獲取設(shè)備只能獲取低分辨率圖像，不能滿足人們的需要．更換設(shè)備耗費(fèi)巨大，不易實(shí)現(xiàn)，且分辨率也不能無限制提高．一種有效的方式是利用
8、圖像插值獲取高分辨率圖像．傳統(tǒng)插值算法¨-2]的主要缺陷是不能很好地保持圖像邊緣，插值后的圖像會產(chǎn)生邊緣模糊和鋸齒．為了解決插值后圖像邊緣模糊或鋸齒等缺陷，研究人員提出了多種邊緣插值算法．Li等人提出一種基于協(xié)方差的邊緣導(dǎo)向插值算法¨1，從低分辨率圖像中估計(jì)局部協(xié)方差系數(shù)，根據(jù)高、低分辨率圖像局部協(xié)方差之間的幾何對偶關(guān)系實(shí)現(xiàn)收稿B期：2013．10．30；網(wǎng)絡(luò)出版時(shí)間：2014-04-0318：15；DOI：10．13700／j．bh．1001-5965
