基于视觉感知的图像放大

为了有效保持图像纹理细节和边界结构,提出了一种基于视觉感知的图像放大算法。构造了一类[C2]连续的双变量有理函数插值模型。根据等值线生成原理,利用等值线方法将图像自适应地划分为边缘区域和平滑区域。基于图像的区域特征,平滑区域采用多项式模型插值,边缘区域采用有理模型插值。根据人眼对比敏感特性,对边缘区域进行参数优化,从而获得高质量插值图像。与其他经典的图像放大方法相比,该方法能有效保持图像的纹理细节和边缘结构,同时获得了较好的客观评价数据。     

基于非均匀B样条插值算法的图像放大

图像放大和缩小处理在实际生活中具有广泛的应用,常用的图像处理软件普遍采用插值方法进行放大和缩小,各种插值算法的实现是目前研究的热点。提出了基于三次B样条函数的插值算法,采用不同于传统算法的非均匀参数化方法,使得插值后的图像能够保持较高的清晰度和平滑度。针对图像边缘处的锯齿现象,该算法在图像插值时对边缘像素采用双三次插值,优化了图像边缘的视觉效果。实验结果表明,使用该算法放大后的图像平滑清晰,消除了图像边缘处的锯齿效应,取得了良好的效果。     

图像放大中的边缘细化算法研究

当图像放大时边缘会出现锯齿失真,为了抑制这种失真,提出了边缘阶梯细化的图像放大算法。该算法在图像的非边缘区域采用经典的双线性插值算法;同时根据Canny边缘检测的结果,进一步进行阶梯检测,滤除不会产生锯齿失真的竖直和水平边缘;而在使用经典算法会产生严重锯齿失真的边缘区域,运用基于阶梯细化的插值算法;该插值算法在放大图像的同时,抑制边缘中的阶梯被放大,从而达到减少锯齿失真的目的。实验结果表明,该算法比经典算法更能有效地抑制锯齿失真。     

热扩散和整体变分模型自适应调整的图像放大模型

近年来基于偏微分方程的图像处理因其具有更强的局部自适应特性和高度的灵活性而成为继小波图像处理之后新的研究热点。本文在对热扩散模型和TV（Total Variation）模型分析的基础上,针对二模型在图像平滑区域及边缘或纹理区域扩散所表现出的不同特性和优势,提出一种基于图像局部特性的自适应混合图像放大模型,该模型以双线性插值后的放大图像为初始值,根据像素点梯度特性在平滑区域和边缘或纹理区域自适应的调整扩散模型,使得在平滑区域进行热传导的同性扩散,而在边缘和纹理区域处则进行沿与梯度方向相垂直的方向扩散。该模型很好的抑制了图像插值放大后所带来的块状效应,以及放大后边缘或纹理区域的假边缘现象。理论上证明了所提出模型解的存在性,同时大量的仿真实验验证了所提出模型的有效性。     

简单有效的小波域图像插值放大算法

提出一种基于Cycle-Spinning的小波域图像插值放大算法。Cycle-Spinning技术已证明是小波去噪中消除伪Gibbs效应的有效方法,将低分辨率图像作为高分辨率图像的低频子带,将高频系数置零,再进行反变换,得到高分辨率图像的初始估计。在此基础上,利用Cycle-Spinning技术处理得到高分辨率图像,很好地消除了边缘锯齿现象。经实验仿真,并与传统及改进插值算法比较,提出的算法简单、快速、有效,使放大后的图像无论在边缘处还是平滑区域均能达到理想的效果。     

基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法

提出一种在传统插值图像基础上,对高分辨率图像进行边缘检测算法.该算法处理RGB彩色图像时,先进行色融合,再检测;然后根据边缘多方向梯度特征,对边缘邻接像素点作优化处理.在多倍插值放大时,采用小步长倍率递进方式.实验结果表明,算法模型简单易于实现,消除了传统图像插值算法边缘锯齿和模糊,保持了图像边缘细节和纹理特征,对彩色图像视觉效果更为明显.     

基于偏微分的图像放大算法研究

在研究图片放大算法中,分析了现有的运用偏微分算法在图像法大中的不足,利用图像放大过程中的边缘信息可预知性,本文提出一种新的基于偏微分方程的图像放大算法,这种算法通过将图像边缘检测、平滑处理,然后采用三次样条插值算法对边缘进行相应倍数的放大,并通过对可能出现的锯齿边缘进行细化处理;将处理过的边缘作为放大图像的边缘,从而可以将源图像的边缘很好的保持下来,避免了偏微分方程放大过程中出现的边缘模糊现象。实验结果显示,该方法是一种能够很好的保存图像的边缘信息的图像放大算法。     

基于边缘保持的CT图像插值放大算法

由于医学硬件设备和辐射剂量的限制,为了获得高分辨力、高质量的CT图像以协助医生进行诊断和治疗,通常需要从软件方面将CT图像放大或局部CT图像放大,考虑到CT图像边缘在CT图像处理中的重要性,提出一种基于边缘保持的CT图像插值算法,该算法包括两个步骤,第一步对原图像进行边缘提取以及沿边缘方向进行边缘插值放大;第二步进行图像平滑区域的双线性插值放大。该算法能很好地保护图像的边缘细节,文中给出了放大实例,实验结果证明了算法的有效性。     

多尺度有理分形的图像插值算法

目的图像插值是图像处理中的重要问题,为了提高纹理图像的放大质量,结合以往的有理函数的插值算法,提出一种新的基于有理分形函数的图像插值算法。方法对于输入图像,首先,运用中值滤波和直方图均衡化对输入图像预处理;其次,通过毯子覆盖法求出图像的多尺度分形特征值,进行纹理区域和平滑区域的划分;最后,在纹理区域采用有理分形插值函数,在平滑区域采用有理插值函数。结果对于一般图像,本文算法与NARM(nonlocal autoregressive model),NEDI(new edge-directed interpolation)相当,在纹理区域较多的图像中,本文算法在峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)数值上较对比算法进一步提高,在视觉效果上,图像对比度明显增强,在Barbara,Truck等的对比图像中,峰值信噪比均提高了0.5 1 dB。结论本文插值算法利用多尺度分形特征将图像划分区域,在不同区域采用不同的插值模型。优化模型参数使得插值质量进一步提高。实验表明本文算法能够对纹理和非纹理区域有效划分对纹理的信息保持优于传统算法,获得了较好的主客观效果。     

各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大

针对增强图像中的弱边缘、细节纹理和消除二阶偏微分方程在图像平滑部分的阶梯效应问题,提出一种各向异性四阶偏微分方程耦合二阶偏微分方程的图像放大算法。算法通过像素的局部方差自适应约束阈值,实现图像中不同结构的各向异性四阶扩散,增强弱边缘和细节纹理,去除平滑部分阶梯效应,同时耦合改进的总变差方法和受梯度约束的冲激滤波器对边缘进行增强,放大算法采用双正交映射实现图像退化模型的约束。仿真实验证明该算法能够很好地增强边缘、细节和纹理,去除阶梯效应。与其他二阶偏微分方程放大算法比较,算法具有较好的主观视觉效果,算法放大图像的峰值信噪比(PSNR)和平均结构相似性测度(MSSIM)也高于其他二阶偏微分方程算法,其中平滑部分较多图像的PSNR比基于改进的总变差放大算法提高1 dB左右,细节纹理较多的图像提高0.5 dB以上。该算法的放大图像更加自然,弱边缘和细节能够得到分辨率增强。     

纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法

针对图像重建过程中产生的边缘结构被破坏和纹理细节丢失问题,提出一种纹理细节和边缘结构保持的图像插值算法。首先,采用自适应阈值的八方向边缘检测划分图像区域;其次,构造双变量有理函数模型,它可在有理模型和多项式模型之间转换;最后,提出基于边缘数据的局部不对称性和梯度特征调整待插值点空间距离的方法,调整边缘部分待插值点坐标并代入有理模型实现插值,而非边缘部分采用多项式模型插值。实验表明,该算法的峰值信噪比平均提升了0.48~2.17 dB,结构相似性平均提升了0.004~0.028,获得了较高的客观评价数据。该算法将原空间距离不变的插值修正为空间距离变化的插值,有效地保持了图像的边缘结构和纹理细节,使得重建结果具有较好的视觉效果。     

Image zooming via surface fitting based on edge constraint

In this paper we present a new image zooming algorithm based on surface fitting with edge constraint.In surface fitting,we consider not only the relationship of corresponding pixels between the original image and the enlarged image,but also the neighbor pixels in the enlarged image according to the local structure of original image.Furthermore,during surface fitting,more interpolation constraints are used in the new algorithm for improving the precision of the super sampling pixels.The experimental results show that the new method outperforms the previous methods which based on surface fitting.     

新代数插值算法在图像放缩中的应用

代数插值作为图像插值的基本方法之一 ,既可以与其他放缩方法结合 ,又可以单独使用 ,实现图像的放大和缩小。目前 ,一般都采用传统牛顿插值算法来实现。提出了用新代数插值算法来实现图像插值算法 ,实验证明 ,它不仅是一种有效的图像插值算法 ,而且较以往传统的牛顿插值算法在速度上有所提高。该算法的提出对丰富图像插值的基本算法是有一定意义的     

基于局部插值的双三次图像放大

以距离和边缘特征为约束,提出构造分片定义的双三次多项式曲面实现图像放大 的新方法,分为构造拟合曲面和修正曲面。以距离和边缘为约束构造对小邻域上像素拟合的二 次多项式采样曲面,所有二次多项式采样曲面加权组合生成分片定义的双三次多项式整体曲面。 由放大图像计算误差图像,由误差图像构造修正曲面的技术,进而提高放大图像精度和视觉效 果。为减少构造二次多项式的计算量,提出对二次多项式系数分类计算算法,能够实现对图像 任意倍数的放大。实验结果表明,该方法不仅提高了放大图像的峰值信噪比(PSNR)、结构相似 度(SSIM)数值精度,也提高了图像的视觉效果。     

一种新的基于稀疏分解的图像放大方法

提出了一对新的冗余离散小波变换(RDWT)和波原子变换(WAT)字典,并将其应用于图像稀疏形态成分分解以获得图像的卡通与纹理成分.并针对卡通和纹理所具有的不同形态学特征,对卡通成分采用具有曲率运动、边缘冲击特性和平滑去噪性能的非线性self-snake模型来放大;对纹理成分采用双三次插值方法来放大,最后通过叠加就可获得放大图像.实验结果表明,这种基于新字典对的稀疏形态成分分解的图像放大方法相比于传统的基于整幅图像的放大方法能够有效地保护小曲率和大梯度,强化图像边缘,保证纹理细节清晰完整.     

A novel adaptive image zooming scheme via weighted least-squares estimation

A critical issue in image interpolation is preserving edge detail and texture information in images when zooming. In this paper, we propose a novel adaptive image zooming algorithm using weighted least-square estimation that can achieve arbitrary integer-ratio zoom (WLS-AIZ) For a given zooming ratio n, every pixel in a low-resolution (LR) image is associated with an n × n block of high-resolution (HR) pixels in the HR image. In WLS-AIZ, the LR image is interpolated using the bilinear method in advance. Model parameters of every n × n block are worked out throughweighted least-square estimation. Subsequently, each pixel in the n × n block is substituted by a combination of its eight neighboring HR pixels using estimated parameters. Finally, a refinement strategy is adopted to obtain the ultimate HR pixel values. The proposed algorithm has significant adaptability to local image structure. Extensive experiments comparingWLS-AIZ with other state of the art image zooming methods demonstrate the superiority of WLS-AIZ. In terms of peak signal to noise ratio (PSNR), structural similarity index (SSIM) and feature similarity index (FSIM), WLS-AIZ produces better results than all other image integer-ratio zoom algorithms.     

基于纹理分析的保细节平滑滤波器

平滑去噪是图象处理中一个重要课题,但是以往在处理平滑去噪问题上一直存在平滑和保细节的矛盾。为解决此问题,提出了一种基于纹理分析和保细节平滑滤波器,该滤波器采用了多尺度多方向的模板,并利用纹理分析等手段,同时根据图象各部分特性,通过自适应地选择模板来进行平滑滤波,该算法兼顾了降噪和保细节两方面要求。实验结果证明,该算法实现简单,计算速度快,且效果优于其他几种常用的保边界平滑算法。     

一种基于自适应阈值的保细节平滑滤波器

基于多尺度多方向的模板,提出一种自适应地的细节平滑算法.该算法一方面保持了模板在保留图像细节特征方面的优势,另一方面利用图像灰度梯度直方图的统计特征,将整幅图像分割成若干子图像,再根据各个子图像的特性,并结合全局梯度特征信息自适应地生成动态阈值,有效地解决了以往阈值选取的困难,提高了图像平滑的自动化程度.与现有的其他算法相比,该算法实现简单,计算速度快,在实际应用中取得了很好的效果.