Photoshop 教学大纲 一、课程概述 1.课程性质、任务与目的 课程主要任务是介绍PHOTOSHOP CS3版工作界面，图像设计基本操作，选区的创建、编辑与应用，图像的填充、绘制与修饰，路径、形状的绘制与应用，色彩艺术，文字魅力，图层的应用，蒙版与通道的应用，神奇滤镜，动作和输入、输出等，最后通过综合实战演练的方式进行案例实训。学习Photoshop的目的在于使学生熟练掌握现代化的设计工具的使用技巧，进行各种公益广告设计、商业广告设计、商业包装设计、网页设计，提高设计效率，适应社会要求，能够顺利的走上社会，并为以后独立的设计打下坚实的基础。 2.教学基本要求 (1)能够了解数字图像的基本理论、有关色彩理论和颜色模式的理论知识。 (2)熟练掌握PHOTOSHOP CS3的工作界面以及一些基础操作，例如：对图像 文件的新建、打开和保存操作，以及使用PHOTOSHOP CS中的各种辅助 工具等。 (3)" (4)能够熟练利用PHOTOSHOP CS3中的工具和命令创建、编辑和保存选区； 熟练掌握创建、编辑路径的方法与技巧。 (5)熟练掌握图层的一些概念、基本操作。 (6)对通道与蒙版的概念有一个清晰的认识，轻松掌握通道与蒙版的操作方 法与技巧。 (7)掌握滤镜的一些基础的操作。 3.课程特点 《计算机图形图像处理Photoshop CS3实用教程》是一门实践性很强的课程,必须通过大量的上机实例操作才能熟练掌握所学的知识，在上课的全过程必须保证大部分的时间来上机。 ` 二、教学内容和要求 1、教学内容 项目一Photoshop CS3快速入门 项目二制作滑稽小狗 项目三制作圣诞电子卡片 项目四制作完美婚纱照 项目五制作时尚皮包宣传页 项目六制作舞会门票 ； 项目七制作时尚照片 项目八制作室内装饰效果图 项目九制作学院网站首页
数字图像处理的发展现状及研究内容概述人类传递信息的主要媒介是语音和图像。据统计，在人类接受的信息中，听觉信息占20%，视觉信息占60%，所以作为传递信息的重要媒体和手段——图像信息是十分重要的，俗话说“百闻不如一见”、“一目了然”，都反映了图像在传递信息中独到之处。 目前，图像处理技术发展迅速，其应用领域也愈来愈广，有些技术已相当成熟并产生了惊人的效益，当前图像处理面临的主要任务是研究心的处理方法，构造新的处理系统，开拓更广泛的应用领域。 数字图像处理（Digital Image Processing）又称为计算机数字图像处理，它是指将数字图像信号转换成数字信号并利用计算机对其进行处理的过程。数字图像处理最早出现于20世纪50年代，当时的电子计算机已经发展到一定水平，人们开始利用计算机来处理图形和数字图像信息。数字图像处理作为一门学科大约形成于20世纪60年代初期。早期的数字图像处理的目的是改善数字图像的质量，它以人为对象，以改善人的视觉效果为目的。数字图像处理中，输入的是质量低的数字图像，输出的是改善质量后的数字图像，常用的数字图像处理方法有数字图像增强、复原、编码、压缩等。 1:数字图像处理的现状及发展 数字图像处理技术在许多应用领域受到广泛重视并取得了重大的开拓性成就，属于这些领域的有航空航天、生物医学工程、工业检测、机器人视觉、公安司法、军事制导、文化艺术等，使数字图像处理成为一门引人注目、前景远大的新型学科。随着数字图像处理技术
的深入发展，从70年代中期开始，随着计算机技术和人工智能、思维科学研究的迅速发展，数字图像处理向更高、更深层次发展。 人们已开始研究如何用计算机系统解释数字图像，实现类似人类视觉系统理解外部世界，这被称为数字图像理解或计算机视觉。很多国家，特别是发达国家投入更多的人力、物力到这项研究，取得了不少重要的研究成果。其中代表性的成果是70年代末MIT的Marr提出的视觉计算理论，这个理论成为计算机视觉领域其后十多年的主导思想。数字图像理解虽然在理论方法研究上已取得不小的进展，但它本身是一个比较难的研究领域，存在不少困难，人类本身对自己的视觉过程还了解甚少，因此计算机视觉是一个有待人们进一步探索的新领域。如今数字图像处理技术已给人类带来了巨大的经济和社会效益。不久的将来它不仅在理论上会有更深入的发展，在应用上意识科学研究、社会生产乃至人类生活中不可缺少的强有力的工具。 数字图像处理进一步研究的问题，不外乎如下几个方面： （1）在进一步提高精度的同时着重解决处理速度问题。如在航天遥感、气象云图处理方面，巨大的数据量和处理速度任然是主要矛盾之一。 （2）加强软件研究、开发新的处理方法，特别要注意移植和借鉴其他学科的技术和研究成果，创造新的处理方法。 （3）加强边缘学科的研究工作，促进数字图像处理技术的发展。如：人的视觉特性、心理学特性等的研究，如果有所突破，讲对团向处理技术的发展起到极大的促进作用。
线性插值算法实现图像缩放详解 在Windows中做过图像方面程序的人应该都知道Windows的GDI有?个API函数：StretchBlt，对应在VCL中是 TCanvas类的StretchDraw方法。它可以很简单地实现图像的缩放操作。但问题是它是用了速度最快，最简单但效果也是最差的“最近邻域法”，虽然在大多数情况下，它也够用了，但对于要求较高的情况就不行了。 不久前做了?个小玩意儿，用于管理我用DC拍的?堆照片，其中有?个插件提供了缩放功能，目前的版本就是用了StretchDraw，有时效果不能令人满意，我?直想加入两个更好的：线性插值法和三次样条法。经过研究发现三次样条法的计算量实在太大，不太实用，所以决定就只做线性插值法的版本了。 从数字图像处理的基本理论，我们可以知道：图像的变形变换就是源图像到目标图像的坐标变换。简单的想法就是把源图像的每个点坐标通过变形运算转为目标图像的相应点的新坐标，但是这样会导致?个问题就是目标点的坐标通常不会是整数，而且像放大操作会导致目标图像中没有被源图像的点映射到，这是所谓 “向前映射”方法的缺点。所以?般都是采用“逆向映射”法。 但是逆向映射法同样会出现映射到源图像坐标时不是整数的问题。这里就需要“重采样滤波器”。这个术语看起来很专业，其实不过是因为它借用了电子信号处理中的惯用说法（在大多数情 况下，它的功能类似于电子信号处理中的带通滤波器），理解起来也不复杂，就是如何确定这个非整数坐标处的点应该是什么颜色的问题。前面说到的三种方法：最近邻域法，线性插值法和三次样条法都是所谓的“重采样滤波器”。 所谓“最近邻域法”就是把这个非整数坐标作?个四舍五入，取最近的整数点坐标处的点的颜色。而“线性插值法”就是根据周围最接近的几个点（对于平面图像来说，共有四点）的颜色作线性插值计算（对于平面图像来说就是二维线性插值）来估计这点的颜色，在大多数情况下，它的准确度要高于最近邻域法，当然效果也要好得多，最明显的就是在放大时，图像边缘的锯齿比最近邻域法小非常多。当然它同时还带业个问题：就是图像会显得比较柔和。这个滤波器用专业术语来说（呵呵，卖弄?下偶的专业^_^）叫做：带阻性能好，但有带通损失，通带曲线的矩形系数不高。至于三次样条法我就不说了，复杂了?点，可自行参考数字图像处理方面的专业书籍，如本文的参考文献。 再来讨论?下坐标变换的算法。简单的空间变换可以用?个变换矩阵来表示： [x’,y’,w’]=[u,v,w]*T 其中：x’,y’为目标图像坐标，u,v为源图像坐标，w,w’称为齐次坐标，通常设为1，T为?个3X3的变换矩阵。 这种表示方法虽然很数学化，但是用这种形式可以很方便地表示多种不同的变换，如平移，旋转，缩放等。对于缩放来说，相当于： [Su 0 0 ] [x, y, 1] = [u, v, 1] * | 0 Sv 0 | [0 0 1 ] 其中Su,Sv分别是X轴方向和Y轴方向上的缩放率，大于1时放大，大于0小于1时缩小，小于0时 反转。 矩阵是不是看上去比较晕？其实把上式按矩阵乘法展开就是： { x = u * Su
视频压缩算法对比 视频2008-05-23 10:10:09 阅读557 评论0 字号：大中小订阅 视频压缩标准及比较原始的数字视频信号的数据量是相当惊人的，例如，NTSC 图像以大约640X480的分辨率，24bist/象素，每秒30帧的质量传输时，则视频数据有640X480x24X30=221Mb/S或28MB/s秒，显然这样庞大的数据流对大多数传输线路来说是无法承受的，而且也是无法存储的。为此人们开始专门研究将这些视频、音频数据流进行压缩。很多压缩编码标准相继推出，主要有JPEG月吐一JPEG‘，幻，_H.261旧.263和MPEG等标准。其中JPEG标准主要是用在静止图像的压缩。M一PJEG是将PJEG改进后用到运动图像上，在压缩比不高时，有较好的复现图像质量，但占用存储空间大;在压缩比高的情况下，复现图像质量差。.H261爪.263标准是专门为用于图像质量要求不高的视频会议和可视电话设计。MpEG(MovnigPictureExPertGorPu即活动图像专家组)。它是由150(国际标准化组织)和正(c国际电工委员会)于1988年联合成立的。专门致力于运动图像及伴音编码标准化工作。它们推出了MPEG编码标准【1卜，1l。到现在为止，专家组己制定了MPEG一1，MPEG一2和MPEG一4三种标准，由于其标准化、较大的压缩比及较高的画面质量，成为视频压缩系统首选算法。 MPEGI是一种压缩比高但图像质量稍差的技术;而MPEGZ技术主要专注于图像质量，压缩比小，因此需要的存储空间就大;MPEG4技术是时下比较流行的技术，使用这种技术可以节省空间、提高图像质量、节省网络传输带宽等优点。 来自：https://www.doczj.com/doc/382563102.html,/blog/static/80720305200842310109120/
(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910185936.9 (22)申请日 2019.03.12 (71)申请人 深圳市华星光电技术有限公司 地址 518132 广东省深圳市光明新区塘明 大道9-2号 (72)发明人 朱江 赵斌 周明忠 吴宇 (74)专利代理机构 深圳市德力知识产权代理事 务所 44265 代理人 林才桂 王中华 (51)Int.Cl. G06T 3/40(2006.01) (54)发明名称 图像放大方法及图像放大装置 (57)摘要 本发明提供一种图像放大方法及图像放大 装置。该图像放大方法包括如下步骤：获取具有 第一分辨率的原图像；通过预设的第一插值算法 对原图像进行插值放大，得到具有第二分辨率的 第一过渡图像，第二分辨率大于第一分辨率；通 过预设的第二插值算法对原图像进行插值放大， 并对插值放大后的图像进行平滑处理，得到具有 第二分辨率的第二过渡图像；对原图像进行边缘 检测，得到原图像的边缘信息；建立权值输出模 型，并将原图像的边缘信息输入权值输出模型， 产生目标图像的融合权值；根据融合权值和预设 的融合公式融合第一过渡图像和第二过渡图像， 得到具有第二分辨率的目标图像，能够实现图像 边缘平滑过渡，提升图像放大效果，降低图像放 大成本。权利要求书4页 说明书9页 附图2页CN 109978766 A 2019.07.05 C N 109978766 A
1.一种图像放大方法，其特征在于，包括如下步骤： 步骤S1、获取具有第一分辨率的原图像； 步骤S2、通过预设的第一插值算法对所述原图像进行插值放大，得到具有第二分辨率的第一过渡图像，所述第二分辨率大于第一分辨率； 步骤S3、通过预设的第二插值算法对所述原图像进行插值放大，并对插值放大后的图像进行平滑处理，得到具有第二分辨率的第二过渡图像； 步骤S4、对所述原图像进行边缘检测，得到所述原图像的边缘信息； 步骤S5、建立权值输出模型，并将原图像的边缘信息输入权值输出模型，产生目标图像的融合权值； 步骤S6、根据融合权值和预设的融合公式融合所述第一过渡图像和第二过渡图像，得到具有第二分辨率的目标图像。 2.如权利要求1所述的图像放大方法，其特征在于，所述第一插值算法为最邻近插值、双线性插值、双三次插值或多项式插值算法，所述第二插值算法为最邻近插值算法； 所述步骤S3中平滑处理的方式为利用预设的平滑算子对步骤S3中插值放大后的图像进行卷积； 其中， 所述平滑算子为矩阵1至矩阵5中的任一个： 3.如权利要求1所述的图像放大方法，其特征在于，所述原图像包括阵列排布的多个原像素，所述第一过渡图像包括阵列排布的多个第一像素，所述第二过渡图像包括阵列排布的多个第二像素，所述目标图像包括阵列排布的多个目标像素； 所述步骤S4中，所述原图像的边缘信息包括所述原图像中各个原像素的边缘信息；所述步骤S5中，将各个原像素对应的边缘信息输入权值输出模型，产生与该原像素的位置相对应目标像素的融合权值； 所述步骤S6中，所述预设的融合公式为： Vp＝(1-λ)×Vcb+λ×Vs； 其中，所述Vp为目标像素的灰度值，Vcb为与该目标像素的位置相对应的第一像素的灰度值，Vs为与该目标像素的位置相对应的第二像素的灰度值，λ为该目标像素的融合权值，0≤λ≤1。 4.如权利要求3所述的图像放大方法，其特征在于，所述步骤S5中建立权值输出模型的步骤具体包括：获取多条训练数据，并根据所述多条训练数据通过机器学习训练产生所述权值输出模型； 其中，所述获取所述多条训练数据的方法为： 提供具有第一分辨率的训练图像，所述训练图像包括阵列排布的多个训练像素；对所述训练图像进行边缘检测，获取各个训练像素的边缘信息； 通过预设的第一插值算法对所述训练图像进行插值放大，得到具有第二分辨率的第一 权 利 要 求 书1/4页2CN 109978766 A
一、基于matlab图像缩小算法 缩小算法与放大算法不同，图像缩小是通过减少像素个数来实现的。因此，需要根据缩小的尺寸来选择合适的像素点，使得图像缩小后尽可能保持源图像特征。基于等间隔采样的缩小算法。 这种算法是通过对图像像素的均匀采样来保持所选择的像素仍旧保持像素的概貌特征。 算法1通过matlab实现可得： function small=big2small(A,h,l) [m,n]=size(A); k1=m/h;k2=n/l; small=zeros(h,l); for i=1:h for j=1:l i0=i*k1;j0=j*k2; i1=floor(i0+0.5); j1=floor(j0+0.5); small(i,j)=A(i1,j1); end end end 1、基于局部均值的缩小算法。 这种算法通过采样间隔dx，dy将原图像矩阵分割为一系列小的矩阵，并计算这些小矩阵的元素的和，再求其均值赋给目标矩阵相应的像素。这样就避免了算法1中某些未取到的元素不能将其信息反映到目标矩阵的缺点。 算法2通过matlab实现可得： function small=big2small2(A,h,l) [m,n]=size(A); %获得矩阵A大小 A=im2double(A); small=zeros(h,l); for i=1:h for j=1:l sum=0; i1=round((m/h).*(i-1)+1); %将矩阵分块 j1=round((n/l).*(j-1)+1); %i1,j1为矩阵小块左上角元素下标 i2=round((m/h).*i); j2=round((n/l).*j); %i2,j2为矩阵小块右下角元素下标 for ii=i1:i2 for jj=j1:j2 sum=sum+A(ii,jj); %计算矩阵内元素值的和 end end small(i,j)=sum/((i2-i1+1).*(j2-j1+1)); %将均值赋给目标矩阵 end end end
任意比例视频图像放大算法的研究与实现 摘要：随着多媒体信息技术的发展，针对视频信号的处理技术应运而生。其中实时缩放正是视频信号处理技术的关键。对于图像缩放，所用数学模型的优劣会直接影响用户观看图像的质量。在视频处理中，图像的缩放算法不仅影响视频质量，而且算法的处理速度也会影响视频流的显示，从而影响用户观看的连续性。本文针对视频信号对处理速度和精度的要求，采用只对亮度信号进行复杂处理的方法。分析图像边缘区域的特性，并通过数学推导，在边缘区域的插值中设计四个模板，从而设计改进的视频缩放算法。实验结果表明，本设计的视频信号缩放算法在主观视觉上保持了图像纹理细节和边缘信息。客观评价中，本算法处理得到的图像高频分量丢失少，且保证较好的低频分量处理效果；平均峰值信噪比较双线性插值提高0.24dB。 关键词：视频信号；图像处理；缩放；边缘 ABRSTRACT：With the rapid development of multimedia information technology，video signal's processing technology emerges at that time. Video’s real-time scaling is the key issue in video signal's processing technology. For image scaling，the mathematical model affects the picture’s visual quality. In video processing，not only the scaling algorithm influences the video’s quality，but also the alg orithm’s performance affects the display of the video so that influences the video playing smoothly.Due to the speed and precision demanded in video signal’s processing，only employ the proposed algorithm in Y channel signal. Under the analysis on the characteristic of the edge in image，four scaling masks are deduced mathematically. This paper issues a lot of experiments on the infrastructure of the theoretical study，which show that the video signal's scaling algorithm designed in this paper has obtained the better effectiveness than traditional algorithms. Our design keeps texture details in subjective vision，raises the PSNR 0.24dB on average，and it has well performance in both high and low frequency component in spectrum at the same. This is satisfied with the designated target of the project. Key words: video signals; image processing; scaling; edge 1 绪论 1.1 研究背景及意义 信息技术和互联网发展到今天，多媒体信息技术的应用范围日趋广泛，多媒体信息包括音频数据、图像和视频数据及文字数据。而人类获取的各种信息中，图像信息占有绝大部分，图像带给人们直观并具体的事物形象，这是声音、语言和文字不能比拟的。 人眼看到的是连续变化的景物，是模拟图像，而在数字设备中存储和显示的图像是经过采样和量化的数字图像。为满足人类视觉和实现信息传输的需求，针对图像和视频信息的实时缩放技术在生活中起着不可忽略的作用[1]。 视频图像的后期缩放处理势必将会作为显示呈现在终端之前的一个重要环节。无论其输入视频信源的分辨率大小尺寸多少，最终都应该以用户的实际物理显示设备的最佳观看分辨率作为显示输出结果，通常由于带宽有限的关系，该显示过程通常以放大为主，即输入视频图像分辨率小于输出分辨率。为了满足不同终端用户对图像尺寸的需求，改变图像尺寸的缩放技术应运而生。 图像缩放是数字图像处理中非常重要的技术之一。对于网络传输的图像，由于客观条件的种种限制，想要快速地传输高分辨率的图像一般难以达到，同时由于硬件性能的限制，图片往往也无法满足所需要的分辨率，而硬件的改进却需要复杂的技术并付出昂贵的代价，所以如果能够从软件技术方面进行改进，采用图像插值技术提高图像质量来达到所期望的分辨率和清晰度，其具有的实用意义将是十分重大的。因此，利用插值的方法将低分辨率图像插值放大成高分辨率图像就成为人们追求的目标。 用图像缩放算法进行处理时，存在一对相悖的要素：图像处理速度和图像精度。一般情况下，要想获得比较高的速度甚至达到实时的图像输出速率，只能采用相对来说运算量比较简单的缩放算法；而如果要想获得处理效果比较好的图像，就只能考虑牺牲处理速度，采用计算量大、比较复杂的缩放算法。图像缩
1，插值算法（3种）： （1）最邻近插值（近邻取样法）： 最邻近插值的的思想很简单，就是把这个非整数坐标作一个四舍五入，取最近的整数点坐标处的点的颜色。可见，最邻近插值简单且直观，速度也最快，但得到的图像质量不高。 最邻近插值法的MATLAB源代码为： A=imread('F:\lena.jpg');%读取图像信息 imshow(A);%显示原图 title('原图128*128'); Row=size(A,1);Col=size(A,2);%图像行数和列数 nn=8;%放大倍数 m=round(nn*Row);%求出变换后的坐标的最大值 n=round(nn*Col); B=zeros(m,n,3);%定义变换后的图像 for i=1:m for j=1:n x=round(i/nn);y=round(j/nn);%最小临近法对图像进行插值 if x==0x=1;end if y==0y=1;end if x>Row x=Row;end if y>Col y=Col;end B(i,j,:)=A(x,y,:); end end B=uint8(B);%将矩阵转换成8位无符号整数 figure; imshow(B); title('最邻近插值法放大8倍1024*1024'); 运行程序后，原图如图1所示：
图1 用最邻近插值法放大4倍后的图如图2所示： 图2 （2）双线性内插值法： 在双线性内插值法中，对于一个目的像素，设置坐标通过反向变换得到的浮点坐标为(i+u,j+v)，其中i、j均为非负整数，u、v为[0,1)区间的浮点数，则这个像素得值f(i+u,j+v)可由原图像中坐标为(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)所对应的周围四个像素的值决定，即：f(i+u,j+v)=(1-u)(1-v)f(i,j)+(1-u)vf(i,j+1)+u(1-v)f(i+1,j)+uvf(i+1,j+1) 其中f(i,j)表示源图像(i,j)处的的像素值，以此类推。 这就是双线性内插值法。双线性内插值法计算量大，但缩放后图像质量高，不会出现像素值不连续的的情况。由于双线性插值具有低通滤波器的性质，使高频分量受损，所以可能会使图像轮廓在一定程度上变得模糊。 在MATLAB中，可用其自带的函数imresize()来实现双线性内插值算法。
第一章概述 一.填空题 1. 数字图像是用一个数字阵列来表示的图像。数字阵列中的每个数字，表示数字图像的一个最小单位，称为__________。 5. 数字图像处理包含很多方面的研究内容。其中，________________的目的是根据二维平面图像数据构造出三维物体的图像。 解答:1. 像素5. 图像重建 第二章数字图像处理的基础 一.填空题 1. 量化可以分为均匀量化和________________两大类。 3. 图像因其表现方式的不同，可以分为连续图像和________________两大类。 5. 对应于不同的场景内容，一般数字图像可以分为________________、灰度图像和彩色图像三类。 解答: 1. 非均匀量化 3. 离散图像 5. 二值图像 二.选择题 1. 一幅数字图像是：( ) A、一个观测系统。 B、一个有许多像素排列而成的实体。 C、一个2-D数组中的元素。 D、一个3-D空间的场景。 3. 图像与灰度直方图间的对应关系是：（） A、一一对应 B、多对一 C、一对多 D、都不对 4. 下列算法中属于局部处理的是：（） A、灰度线性变换 B、二值化 C、傅立叶变换 D、中值滤波 5. 一幅256*256的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 6. 一幅512*512的图像，若灰度级数为16，则该图像的大小是：（） A、128KB B、32KB C、1MB C、2MB 解答:1. B 3. B 4. D 5. B 6. A 三.判断题 1. 可以用f(x,y)来表示一幅2-D数字图像。（） 3. 数字图像坐标系与直角坐标系一致。（） 4. 矩阵坐标系与直角坐标系一致。（） 5. 数字图像坐标系可以定义为矩阵坐标系。（） 6. 图像中虚假轮廓的出现就其本质而言是由于图像的灰度级数不够多造成的。（） 10. 采样是空间离散化的过程。（） 解答:1. T 3. F 4. F 5. T 6. T 10. T 1、马赫带效应是指图像不同灰度级条带之间在灰度交界处存在的毛边现象（√） 第三章图像几何变换 一.填空题 1. 图像的基本位置变换包括了图像的________________、镜像及旋转。 7. 图像经过平移处理后，图像的内容________________变化。（填“发生”或“不发生”） 8. 图像放大是从小数据量到大数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 9. 图像缩小是从大数据量到小数据量的处理过程，________________对许多未知的数据的估计。（填“需要”或“不需要”） 解答:1. 平移7. 不发生8. 需要9. 不需要
一、图像放大算法 图像放大有许多算法，其关键在于对未知像素使用何种插值方式。以下我们将具体分析几种常见的算法，然后从放大后的图像是否存在色彩失真，图像的细节是否得到较好的保存，放大过程所需时间是否分配合理等多方面来比较它们的优劣。 当把一个小图像放大的时候，比如放大400%，我们可以首先依据原来的相邻4个像素点的色彩值，按照放大倍数找到新的ABCD像素点的位置并进行对应的填充，但是它们之间存在的大量的像素点，比如p点的色彩值却是不可知的，需要进行估算。 图1-原始图像的相邻4个像素点分布图 图2-图像放大4倍后已知像素分布图 1、最临近点插值算法(Nearest Neighbor)
最邻近点插值算法是最简单也是速度最快的一种算法，其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，与原始的邻近的4周像素点A,B,C,D做比较，令P点的像素值等于最靠近的邻近点像素值即可。如上图中的P点，由于最接近D点，所以就直接取P=D。 这种方法会带来明显的失真。在A,B中点处的像素值会突然出现一个跳跃，这就是出现马赛克和锯齿等明显走样的原因。最临近插值法唯一的优点就是速度快。 2、双线性插值算法(Bilinear Interpolation) 其做法是將放大后未知的像素点P，將其位置换算到原始影像上，计算的四個像素点A,B,C,D对P点的影响(越靠近P点取值越大，表明影响也越大)，其示意图如下。 图3-双线性插值算法示意图 其具体的算法分三步： 第一步插值计算出AB两点对P点的影响得到e点的值。 图4-线性插值算法求值示意图
对线性插值的理解是这样的，对于AB两像素点之间的其它像素点的色彩值，认定为直线变化的，要求e点处的值，只需要找到对应位置直线上的点即可。换句话说，A,B间任意一点的值只跟A,B有关。 第二步，插值计算出CD两点对P点的影响得到f点的值。 第三步，插值计算出ef两点对P点的影响值。 双线性插值算法由于插值的结果是连续的，所以视觉上会比最邻近点插值算法要好一些，不过运算速度稍微要慢一点，如果讲究速度，是一个不错的折衷。 3、双立方插值算法(Bicubic Interpolation) 双立方插值算法与双线性插值算法类似，对于放大后未知的像素点P，将对其影响的范围扩大到邻近的16个像素点，依据对P点的远近影响进行插值计算，因P点的像素值信息来自16个邻近点，所以可得到较细致的影像，不过速度比较慢。
视频压缩格式的分析和对比（MJPEG、MPEG-4、H.264等） 时间：2011-08-06 点击数：1977 视频压缩格式的分析和对比（MJPEG、MPEG-4、H.264等） 1．H.261 H.261又称为P*64，其中P为64kb/s的取值范围，是1到30的可变参数，它最初是针对在ISDN上实现电信会议应用特别是面对面的可视电话和视频会议而设计的。实际的编码算法类似于MPEG算法，但不能与后者兼容。H.261在实时编码时比MPEG所占用的CPU运算量少得多，此算法为了优化带宽占用量，引进了在图像质量与运动幅度之间的平衡折中机制，也就是说，剧烈运动的图像比相对静止的图像质量要差。因此这种方法是属于恒定码流可变质量编码而非恒定质量可变码流编码。 2．H.263 H.263是国际电联ITU-T的一个标准草案，是为低码流通信而设计的。但实际上这个标准可用在很宽的码流范围，而非只用于低码流应用，它在许多应用中可以认为被用于取代H.261。H.263的编码算法与H.261一样，但做了一些改善和改变，以提高性能和纠错能力。.263标准在低码率下能够提供比H.261更好的图像效果，两者的区别有：(1)H.263的运动补偿使用半象素精度，而H.261则用全象素精度和循环滤波；(2)数据流层次结构的某些部分在H.263中是可选的，使得编解码可以配置成更低的数据率或更好的纠错能力；(3)H.263包含四个可协商的选项以改善性能；(4)H.263采用无限制的运动向量以及基于语法的算术编码；(5)采用事先预测和与MPEG中的P-B帧一样的帧预测方法；(6)H.263支持5种分辨率，即除了支持H.261中所支持的QCIF和CIF外，还支持SQCIF、4CIF和16CIF，SQCIF相当于QCIF一半的分辨率，而4CIF和16CIF分别为CIF的4倍和16倍。 1998年IUT-T推出的H.263＋是H.263建议的第2版，它提供了12个新的可协商模式和其他特征，进一步提高了压缩编码性能。如H.263只有5种视频源格式，H.263＋允许使用更多的源格式，图像时钟频率也有多种选择，拓宽应用范围；另一重要的改进是可扩展性，它允许多显示率、多速率及多分辨率，增强了视频信息在易误码、易丢包异构网络环境下的传输。另外，H.263＋对H.263中的不受限运动矢量模式进行了改进，加上12个新增的可选模式，不仅提高了编码性能，而且增强了应用的灵活性。H.263已经基本上取代了H.261。 二、M-JPEG M-JPEG（Motion- Join Photographic Experts Group）技术即运动静止图像（或逐帧）压缩技术，广泛应用于非线性编辑领域可精确到帧编辑和多层图像
X x大学数字图像处理与通信课程实验报告 班级： 学号： 姓名： 实验项目名称：图像的放大或缩小 实验项目性质：设计性实验 实验所属课程：数字图像处理与图像通信实验室(中心)：网络实验中心 指导教师： 实验完成时间： 2012 年 10 月 30 日
教师评阅意见： 签名：年月日实验成绩： 一、实验目的: 1. 首先，通过实验进一步熟悉matlab、matlab 编程环境以及其基本操作，和对图像的读取、显示、保存等一些基本操作，同时增加自己的实际动手能力。加强了解MATLAB 的操作环境。 2. 完成对图像放大（或缩小）n倍的操作。 二、实验主要内容及要求： 内容：完成对图像放大（或缩小）n倍的操作。 要求：自写函数。 三、实验设备及软件： PC机一台，MATBLAB。 四、设计方案 1、首先通过读入一张图片，然后将图像进行二值操作； 2、从而调用函数，判断参数w是大于1还是小于1，如果大于1，就执行放大 处理，反之则反; 3、最后将处理后的图像输出，与原图像进行比较分析。 五、主要代码及必要说明： function y=fs(w) f=imread('lu.jpg');
f1=im2double(f); figure,imshow(f1); [m,n,k]=size(f1); %对图像进行放大处理 if w>1 g=zeros(m*w,n*w,k); for x=1:m for y=1:n g(ceil(x*w)+1,ceil(y*w),1)=f1(x,y,1); g(ceil(x*w)+1,ceil(y*w),2)=f1(x,y,2); g(ceil(x*w)+1,ceil(y*w),3)=f1(x,y,3); End figure,imshow(g); title（‘放大后的图像’); end %对图像进行缩小处理 else g=zeros(ceil(m*w),ceil(n*w),k); for x=1:ceil(m*w) for y=1:ceil(n*w) g(x,y,1)=f1(ceil(x/w),ceil(y/w),1); g(x,y,2)=f1(ceil(x/w),ceil(y/w),2); g(x,y,3)=f1(ceil(x/w),ceil(y/w),3); end e nd figure,imshow(g); title(‘缩小后的图像’); end; 六、测试结果及说明： 1、经过处理，缩小后的图像如下图所示： 2、经过处理，放大后的图像如下图所示：
I.J. Image, Graphics and Signal Processing, 2013, 5, 55-62 Published Online April 2013 in MECS (https://www.doczj.com/doc/382563102.html,/) DOI: 10.5815/ijigsp.2013.05.07 A Comparative Analysis of Image Scaling Algorithms Chetan Suresh Department of Electrical and Electronics Engineering, BITS Pilani Pilani - 333031, Rajasthan, India E-mail: shivchetan@https://www.doczj.com/doc/382563102.html, Sanjay Singh, Ravi Saini, Anil K Saini Scientist, IC Design Group, CSIR – Central Electronics Engineering Research Institute (CSIR-CEERI) Pilani – 333031, Rajasthan, India Abstract—Image scaling, fundamental task of numerous image processing and computer vision applications, is the process of resizing an image by pixel interpolation. Image scaling leads to a number of undesirable image artifacts such as aliasing, blurring and moiré. However, with an increase in the number of pixels considered for interpolation, the image quality improves. This poses a quality-time trade off in which high quality output must often be compromised in the interest of computation complexity. This paper presents a comprehensive study and comparison of different image scaling algorithms. The performance of the scaling algorithms has been reviewed on the basis of number of computations involved and image quality. The search table modification to the bicubic image scaling algorithm greatly reduces the computational load by avoiding massive cubic and floating point operations without significantly losing image quality. Index Terms—Image Scaling, Nearest-neighbour, Bilinear, Bicubic, Lanczos, Modified Bicubic I.I NTRODUCTION Image scaling is a geometric transformation used to resize digital images and finds widespread use in computer graphics, medical image processing, military surveillance, and quality control [1]. It plays a key role in many applications [2] including pyramid construction [3]-[4], super-sampling, multi-grid solutions [5], and geometric normalization [6]. In surveillance-based applications, images have to be monitored at a high frame rate. Since, the images need not be of the same size, image scaling is necessary for comparison and manipulation of images. However, image scaling is a computationally intensive process due to the convolution operation, which is necessary to band-limit the discrete input and thereby diminishes undesirable aliasing artifacts [2]. Various image scaling algorithms are available in literature and employ different interpolation techniques to the same input image. Some of the common interpolation algorithms are the nearest neighbour, bilinear [7], and bicubic [8]-[9]. Lanczos algorithm utilizes the 3-lobed Lanczos window function to implement interpolation [10]. There are many other higher order interpolators which take more surrounding pixels into consideration, and thus also require more computations. These algorithms include spline [11] and sinc interpolation [12], and retain the most of image details after an interpolation. They are extremely useful when the image requires multiple rotations/distortions in separate steps. However, for single-step enlargements or rotations, these higher-order algorithms provide diminishing visual improvement and processing time increases significantly. Novel interpolation algorithms have also been proposed such as auto-regression based method [13], fuzzy area-based scaling [14], interpolation using classification and stitching [15], isophote-based interpolation [16], and even interpolation scheme combined with Artificial Neural Networks [17]. Although these algorithms perform well, they require a lengthy processing time due to their complexity. This is intolerable for real-time image scaling in video surveillance system. Hence, these algorithms have not been considered for the comparative analysis in this paper. In this paper, firstly, image interpolation algorithms are classified and reviewed; then evaluation and comparison of five image interpolation algorithms are discussed in depth based on the reason that evaluation of image interpolation is essential in the aspect of designing a real-time video surveillance system. Analysis results of the five interpolation algorithms are summarized and presented. II.I MAGE S CALING Image scaling is obtained by performing interpolation over one or two directions to approximate a pixel’s colour and intensity based on the values at neighbouring