基于纹理方向的运动图像插值算法

为解决插值过程中图像纹理方向的马赛克效应和结构信息丢失问题,设计纹理结构驱动的运动图像插值算法。通过有限Radon变换提取图像的纹理方向信息,对随机纹理的区域采用传统插值方法;对规则纹理的区域,根据纹理方向与待插值点的位置分别设计不同的插值滤波器。实验结果表明,与常规方法相比,采用该插值方法可以得到更高的图像质量。     

小波局部适应插值的图像超分辨率重建

针对单帧低分辨率图像的超分辨率重建问题,提出一种改进的小波局部适应插值的超分辨率重建方法,该方法能够弥补重建图像边缘不平滑的缺陷。结合小波变换与可分离高低频信息的特性,提出一种综合两者优点的单帧图像超分辨率重建算法。实验结果表明,采用该算法得到的重建图像不仅能较好地保留原始图像的细节信息,提高图像的空间分辨率,并能提高图像的峰值信噪比,更适合人眼视觉系统。     

医学图像快速插值算法的设计与实现

研究医学图像,针对断层间距影响像素间距、图像轮廓粗糙问题,采用图像捕值算法可以解决医学像三维重建模型的轮廓粗糙、呈阶梯状的问题,但是传统插值算法的运算量大,加之医学图像序列包含的图像多、图像本身比较大,处理起来需要耗费大量的时间,未能在医学图像三维承建领域得到广泛应用.为了提高分辨率和快速性,提出一种基于距离变换的图像插值优化算法.算法依据图像的相似性信息,极大地减少了参与计算的像素点,同时采用一种快速的距离计算方法.避免了乘法和开方运算,使得算法效率大幅提高.将优化算法应用于医学图像序列中进行仿真,结果表明,生成的插值图像边界清晰、过渡平滑,与传统算法相比所需的时间减少了60%以上.证明改进的算法可有效地解决传统算法的效率问题,为医学图像研究提供了科学依据.     

一种改进的综合图像插值算法

插值是一个利用离散样本估计连续事件中间值的过程,被广泛地用丁对数宁图像的放大、缩小等处理.每一种插值技术都有其自己的特点.提出一种基于混合插值算法的综合插值技术,并进行图像放大的试验验证.试验表明:混合了线性插值技术和三次多项式算法的综合图像插值方法:加权二次算法,适应性强,件能超过了原二三次算法.     

基于区域划分的快速图像插值算法

图像插值是将低分辨率图像放大后提高视觉效果的有效方法,传统算法中有较简单且算法复杂度小的方法,但插值后的图像常常有锯齿边缘或者效果模糊,因而实际应用并不广泛。为克服以上缺陷,提出了一种先将图像进行区域划分,然后再进行快速图像插值的算法,既保证了算法较低的复杂度,又优化了图像显示效果,适合实际应用。     

基于梯度的快速图像插值算法

为解决传统插值算法效果不佳而新发展的边缘方向插值算法计算量大的问题,提出了一种基于梯度检测边缘的快速图像插值算法。该算法通过在原图像每一个3×3邻域内计算二阶梯度,检测边缘是否存在:若存在边缘,则计算一阶梯度判断边缘强弱并自适应得到权值因子,然后进行带权的线性插值;若不存在边缘,则在此邻域内进行双线性插值。实验结果表明,此算法不仅使插值后图像具备整体清晰性和边缘平滑性,有效保持了图像的主观视觉质量,而且相比现有同等效果的插值算法,运算时间至少能降低20%,尤其适用于嵌入式设备图像放大的应用。     

基于NSCT的区域自适应图像插值算法

提出一种基于非下采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform, NSCT)的分区域自适应插值算法,将图像划分为不同区域,相应地采用不同的方法实现图像插值.首先,构造了一类有理函数插值模型,分析了其C\\+2连续性条件,给出了误差估计.其次,通过NSCT捕获到图像的边缘轮廓信息,利用其高频信息的统计特性设定阈值,根据阈值将图像自适应地划分为边缘区域和非边缘区域.最后,边缘区域采用新的基于边缘指导的插值(new edge-directed interpolation, NEDI)模型,非边缘区域采用C\\+2连续有理函数模型插值,进而得到目标图像.实验结果证明:提出的基于NSCT的区域自适应插值算法与当前经典插值算法相比,在处理图像纹理细节和边缘方面具有明显优势,同时获得了较好的客观评价数据,且时间复杂度较低.     

基于双线性插值的图像缩放算法

本文用双线性插值算法来改善数字图像缩放出现的失真现象,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。     

基于双线性插值的图像缩放算法

本文用双线性插值算法来改善数字图像缩放出现的失真现象,实验证明该方法能够显著地增加图像的清晰度。     

基于非局部低秩矩阵重建的图像插值

传统图像插值方法往往只考虑了图像局部相邻像素之间的关系进行插值,而忽略了图像中广泛存在的非局部自相似性。为了充分利用图像中的这种非局部自相似性以提高插值图像质量,本文提出了基于图像非局部低秩重建模型的图像插值方法,为低秩重建模型提出了一种基于分解为子问题交替迭代求解的高效求解算法。提出的算法能获得更高的主观与客观重建图像质量,实验表明,相对于Bicubic、SAI等图像插值方法能取得平均1.37dB和0.77dB的PSNR增益。     

Image Interpolation Through Surface Reconstruction

Reconstructing an HR （high-resolution） image which preserves the image intrinsic structures from its LR （low-resolution） counterpart is highly challenging. This paper proposes a new surface reconstruction algorithm applied to image interpolation. The interpolation surface for the whole image is generated by putting all the quadratic polynomial patches together. In order to eliminate the jaggies of the edge, a new weight fimction containing edge information is incorporated into the patch reconstruction procedure as a constraint. Extensive experimental results demonstrate that our method produces better results across a wide range of scenes in terms of both quantitative evaluation and subjective visual quality.     

由小波变换模极大值重构信号的快速算法

信号在不同尺度上的小波变换模极大值包含了信号中的重要信息,因此研究如何由小波变换模极大值重构信号是很有意义的.本文提出了一种基于Hermite插值由二进小波变换模极大值重构信号的快速算法.数值试验表明,与Mallat经典的交替投影算法相比,本文算法可以在保证信号重构质量的前提下简化计算过程,提高计算效率,计算所需时间与交替投影算法相比大大减少,是一种实用性较强的信号重构算法.     

图像插值技术综述

图像插值利用图像已知采样点的灰度值估计未知采样点的灰度值,是图像数据的一种生成过程。图像插值的目的在于通过升采样的方式提高图像的分辨率。本文分析了图像插值与图像超分辨率重建的区别;综述了目前常用的图像插值算法及其优缺点;对基于边缘的插值算法中涉及到的边缘作出了自己的理解与阐述;同时,从主观和客观两方面介绍了当前图像插值质量的评估标准,并用实验结果说明不同降采样方式对图像插值结果的影响;最后给出了未来图像插值的发展形势及前景。     

基于多尺度边缘表示的图像增强快速算法

低对比度结构广泛存在于各种数字图像之中，研究如何通过后期处理增强数字图像的对比度是很有意义的。灰度图像对比度的高低总是与图像灰度梯度幅值的大小相联系，受这种思想的启发，提出了一种基于图像多尺度边缘表示的，利用对信号小波变换模极大值的拉伸和Hermite插值多项式实现的图像增强快速算法。此算法可以实现对噪声的抑制和对图像中不同尺度特征的增强。数值实验结果表明，该算法增强效果明显，运算速度快，是一种实用性较强的图像对比度增强算法。     

基于局部梯度的WaDi图像插值

线性插值算法容易产生细节模糊和边缘锯齿效应,为了较好地保持图像的边缘信息,改善图像的主观视觉效果,提出了一种改进的Warped Distance（WaDi）图像插值方法。传统的WaDi算法是对空间线性插值的改进,但它仅仅利用了图像边缘的局部不对称特征来计算WaDi。除了局部不对称特征,局部梯度特征也是图像边缘的一种重要特征。文中采用将局部不对称特征和局部梯度特征相结合的方法来计算WaDi,可同时保持图像边缘的细节特征和非边缘的光滑性。实验结果表明,用该方法能获得高精度的插值图像。     

一种超分辨率图像重构算法研究

为了从低分辨率序列图像中重构出高分辨率的图像,该文在Robust超分辨率图像重构算法中引入了正则化因子,提出了一种新的超分辨率图像重构算法,它不仅消除了低分辨率图像中的奇变信息(bias),而且增强了抑制超分辨率图像重构噪声的能力。实验结果表明,该文提出的算法具有更好的效果(MSE值更小)。     

基于压缩感知的图像快速重建方法

基于多种稀疏变换基和观测矩阵的组合,采用正交匹配追踪算法对图像进行重建。在分析各种组合重建效果的基础上,提出一种图像快速重建方法,对图像进行一级小波分解,提取出近似分量子图像,运用压缩感知技术对其进行恢复,综合细节分量和恢复出的近似分量进行小波逆变换,得到重建图像。实验结果表明,该方法在相同的观测值条件下,能减少算法运行时间,提高重建图像质量。     

分形插值结合边缘轮廓实现图像仿射变换

通过对边缘和平滑区域采用不同的插值处理方法，能获得清晰的变换图像．对自然景观图像、医学图像和人物图像进行了变换，得到的结果说明了文中算法的有效性．同时该算法容易编码。     

改进的沃尔什滤波的图像插值算法

为了更有效地实现超分辨率插值,基于传统Walsh滤波模板的设计思想,将Walsh变换与全相位数字滤波相结合,通过将权值修正为按照子滤波器与中心点的距离,提出一种改进的沃尔什插值算法。仿真实验表明,该算法计算简单,抗噪能力强,与传统插值方法和恒定权值全相位Walsh滤波器方法相比,具有更好的插值效果。