新的基于边缘检测提高图像质量的插值算法

一种新的基于图像边缘的插值算法作者：刘艳琪罗扬来源：《电脑知识与技术》2009年第13期摘要:灰度图像放大时,插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分,使放大图像轮廓变得模糊,该文提出了一种新的图像插值算法,先用一阶微分运算分离出图像的平坦区域和边缘区域,对图像的平坦区域采用双线性插值法,对图像的边缘部分采用本文的插值算法,实验证明该算法有效地保持了边缘信息,得到了视觉信息较好的插值图像。

关键词:图像插值;边缘保持;距离密次反比中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1009-3044(2009)13-3470-021 引言成像系统所记录的分辨率往往无法达到实际图像处理应用的要求,因而本文围绕基于低分辨率图像重建超分辨率的图像这一问题展开讨论,图象插值在其中起着重要的作用,传统的插值算法有最近邻插值[1],双线性插值[2],三次样条插值[3]等,这些方法侧重于图像的平滑,从而取的更好的视觉效果,但这类方法在保持图像平滑的同时常常导致图像边缘的模糊,而图像的边缘信息是影响视觉效果的重要因素,因而基于边缘方向的插值技术成为近年来研究的热点。

文献[4]提出了一种局部自适应数字图像放大插值算法,文献[5]提出了一种最大相关性自适应数字图像插值算法,以上这些算法明显地改善了图像边缘的模糊效应但存在算法复杂、运算速度慢的缺点。

本文提出的算法计算原理比较简单,运算速度比较快。

并且较好地保持了图像边缘信息。

2 常用的图象插值算法2.1 最近邻插值最近临插值是其中简单之一,新图像中的一点映到原图像时,将该点最近的一个相素作为新图像中像素,f(x)=f(xk)(xk-1+xk)即每个像素被赋予给输入图像中与其最临近的采样点的值,该算法运算较快,但插值后的图像常常出现方块效应或锯齿现象。

2.2 线性插值线性插值是一种常用的插值方法,新图像中某点映到原图像中,在原图像中利用该映射点最近的相素点计算新图像中相素点的值。

本栏目责任编辑：唐一东人工智能及识别技术Computer Knowledge and Technology 电脑知识与技术第5卷第13期(2009年5月)一种新的基于图像边缘的插值算法刘艳琪，罗扬（南华大学计算机科学与技术学院，湖南衡阳421001）摘要：灰度图像放大时，插值所具有的平滑作用会退化图像的高频部分，使放大图像轮廓变得模糊，该文提出了一种新的图像插值算法，先用一阶微分运算分离出图像的平坦区域和边缘区域，对图像的平坦区域采用双线性插值法，对图像的边缘部分采用本文的插值算法，实验证明该算法有效地保持了边缘信息，得到了视觉信息较好的插值图像。

关键词：图像插值；边缘保持；距离密次反比中图分类号：TP391文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2009)13-3470-02A New Edge-directed Image Interpolation AlgorithmLIU Yan-qi,LUO Yang(College of Computer Science and Technology,University of South China,Hengyang 421001,China)Abstract:When gray images are magnified,the smoothing effect of gray level interpolation may degrade the fine details in images and make contours become blurred .A new image interpolation algorithm is proposed in this paper ,which is divided by a first-order differential op -erator and interpolates flat and edge regions respectively.In flat regions the bilinear interpolation is applied,and the interpolation algorithm is employed in edge regions.Experimental results demonstrate that the algorithm not only preserves the edge effectively,but also improve the visual quality of the interpolated images.Key words:image interpolation;edge-preserving;inverse distance weighted1引言成像系统所记录的分辨率往往无法达到实际图像处理应用的要求，因而本文围绕基于低分辨率图像重建超分辨率的图像这一问题展开讨论，图象插值在其中起着重要的作用，传统的插值算法有最近邻插值[1]，双线性插值[2]，三次样条插值[3]等，这些方法侧重于图像的平滑，从而取的更好的视觉效果，但这类方法在保持图像平滑的同时常常导致图像边缘的模糊，而图像的边缘信息是影响视觉效果的重要因素，因而基于边缘方向的插值技术成为近年来研究的热点。

第17卷第7期2017年3月1671 — 1815(2017)07-0085-05科学技术与工程Science Technology and EngineeringVol. 17 No.7 Mar.2017©2017 Sci.Tech.Engrg.基于改进边缘方向判定方法的图像插值算法尉成勇邓燕妮(武汉理工大学自动化学院，武汉430000)摘要为了解决图像超分辨率重建过程中传统边缘插值方法边缘方向定位不准确，以及边缘区域只沿着边缘点一侧进行插值，而没有考虑边缘内外侧的问题，提出一种基于边缘二值化图像的边缘方向判定算法。

该算法通过边缘像素点之间的相互关系来确定边缘方向，得到的结果更加可靠；并且加入方差来判定插值侧边，有选择性地对边缘一侧进行插值，考虑了边缘 判定的特征。

实验结果表明，与传统的边缘插值方法相比，两种改进获得了更好的图像重建效果。

关键词图像超分辨率边缘检测二值图像边缘方向方差判定双三次插值中图法分类号TP391.41; 文献标志码A图像在获取过程中，由于会受到硬件技术的限 制或者客观的外界因素干扰，使所获得的图像分辨 率并不能像期望的那样。

然而在数字图像处理的领 域中，图像分辨率的高低是一个重要因素，它决定了 图像能提供信息的多少以及对图像中目标辨识的难 易程度。

在军事、公共安全，医学以及多媒体等方面 都对图像分辨率有较高的要求[1]，图像超分辨率技 术利用算法对获得的低分辨率图像信息进行处理并 重建，从而获得比低分辨率图像分辨能力更高的图 像，在这些领域发挥着重要的作用。

根据图像重建所用到的低分辨率图像数，图像 超分辨率分为单帧图像重建和多帧图像重建，其中 单帧图像重建是对单幅低分辨率图像进行处理，提 取其中的有效信息并重建出图像获取过程中所丢失 的信息，从而获得高分辨率图像，也被称做图像放 大[2]。

单帧图像重建中，插值法是一种基本的图像 重建方法，相对于其他复杂的图像处理方式，插值法 运算速度快并且操作简单。

基于学习边缘信息的图像插值算法
孔凡树;艾东;贾超;姚芳;邹琪;王蓓蓓
【期刊名称】《计算机工程与设计》
【年(卷),期】2009(030)013
【摘要】为解决图像插值时产生边缘模糊和重影等现象,利用神经网络学习图像边缘信息,匹配两相邻断层图像间相似点,实现图像的灰度插值.对于新插值图像上的每一个像素,在相邻两个断层各选择一系列候选对应点,利用神经网络选择最佳匹配的一对对应点,利用这对对应点的灰度值插值出新图像上相应位置的灰度值.试验结果表明,改善了传统图像插值中图像边缘模糊的现象,并且极大的消除了重影现象.【总页数】3页(P3157-3159)
【作者】孔凡树;艾东;贾超;姚芳;邹琪;王蓓蓓
【作者单位】燕山大学,计算机科学与信息工程学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,计算机科学与信息工程学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,计算机科学与信息工程学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,计算机科学与信息工程学院,河北,秦皇
岛,066004;燕山大学,计算机科学与信息工程学院,河北,秦皇岛,066004;燕山大学,计算机科学与信息工程学院,河北,秦皇岛,066004
【正文语种】中文
【中图分类】TP751.1
【相关文献】
1.基于边缘定向的图像插值算法 [J], 李跃;许少秋
2.基于边缘信息的图像自适应插值算法 [J], 龚奕刚;吴锡生
3.基于改进边缘方向判定方法的图像插值算法 [J], 尉成勇;邓燕妮
4.基于Otsu阈值分割的边缘快速图像插值算法 [J], 王震;杜进楷;寇宏玉;陈世国
5.基于图像边缘保持的反距离加权插值算法 [J], 圣文顺;薛龙花;戴坤;徐刘晶因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。