一种边缘优化的图像插值卷积核搜索算法

发布时间：2021-02-04 12:04

　　文章针对Cubic与Lanczos插值卷积核放大图像的斜边伪波动性,提出了一种边缘优化的图像插值卷积核搜索算法。通过相位采样对插值卷积核离散化,构造边缘波动率优化的插值目标,基于带约束的非线性最小值优化方法数值求解卷积核。实验结果表明:文章的方法生成的卷积核的插值图在边缘上的最大波动率减小到1.54%。该方法更适用于包含纹理及文字等带丰富边缘特征的图像插值。 

【文章来源】：电视技术. 2019,43(21)

【文章页数】：4 页

【部分图文】：

卷积核

理想斜边放大图的数值梯度垂直于斜边,其等高线与斜边平行。45 °斜边的Cubic,Lanczos 3,边缘优化的卷积核放大128倍后的局部等高线,如图2所示。由图2可知,Cubic、Lanczos 3卷积核插值放大图的沿边缘方向有较大数值波动,导致放大图的数值等高线不与斜边平行。这样就会形成视觉上的伪纹波,在有大量纹理的图片上将降低主观视觉质量。图2(a),图2(b)可以清楚看出由Cubic、Lanczos 3卷积核插值放大图的边缘有明显的伪波动。

图1(c)是对式(2)进行非线性最小值优化后得到最优卷积核。图2(c)是利用优化卷积核放大的图像的等高线图。可以看出放大图像的边缘波动比Cubic和Lanczos3的卷积核放大的图像的波动要小。计算出其对角线的波动率为1.54%,Cubic与Lanczos3卷积核放大的图像的波动率的24.7%。表明本文提出的算法优化的卷积核的伪纹波有较大减少。图3(c)是优化卷积核产生的放大图,与图3(a),(b)相比,图3(c)的伪波动人眼难以分辨。4 结语

【参考文献】：
期刊论文
[1]纹理细节保持的图像插值算法[J]. 宋刚,杜宏伟,王平,刘新新,韩慧健.  计算机科学. 2019(S1)
[2]基于Lanczos核的实时图像插值算法[J]. 郭莹,李伦,王鹏.  通信学报. 2017(06)
[3]图像插值技术综述[J]. 钟宝江,陆志芳,季家欢.  数据采集与处理. 2016(06)
[4]基于边缘细化的图像插值方法[J]. 邵祥军,朱文球.  湖南工业大学学报. 2012(06)
[5]几种图像缩放算法的研究[J]. 李秀英,袁红.  现代电子技术. 2012(05)
[6]改进的PDE边缘保持图像插值算法[J]. 罗毅文,玉梅,肖义男.  仪器仪表学报. 2004(S2)
[7]Spline函数的理论及其应用（二）[J]. 潘承洞.  数学的实践与认识. 1975(04)



本文编号：3018275