基于边缘的图像插值算法及应用研究

论文摘要

图像插值是数字图像处理中一种重要的基础技术。传统插值算法实现简单,原理基本相同,首先需要找到插值后的图像所对应的原图像像素点,再计算该点邻域像素的加权平均值来作为插值后像素的灰度值；计算待插值点像素值时,采用不同个数的周围像素点或不同序列的像素点,决定了不同种类的传统插值算法。传统插值算法在对边缘纹理质量没有特殊要求的情况下已能达到较好的视觉效果,但对于边缘、纹理等剧烈跳变的局部区域,它们还不能很好地处理,使插值后高分辨率图像细节模糊或锯齿状严重；数字视频图像插值时,不仅要求图像清晰还要求运算复杂度低。针对上述问题,本文以云南省科技计划项目“移动警务突发事件现场处置指挥研制”为背景,在研究传统插值的基础上,对基于边缘检测的插值算法和基于阈值控制的插值算法做了进一步研究与改进,以达到该系统图像清晰易辨的目的。主要研究工作如下：(1)针对Canny边缘检测算法存在的不足对其进行改进,此改进能检测出更多的图像边缘信息且去噪声能力强。(2)为得到更清晰图像边缘,对基于边缘最大梯度的多方向优化插值算法进行两方面的改进：一方面,在对边缘邻接像素点只做插值方向上与平坦区域像素的简单均值处理的基础上,加大平坦区域点对边缘邻接像素点的影响,更准确地修正边缘邻近像素点；另一方面,将3×3内邻域中的边缘邻接点扩展为5×5内邻域内的边缘邻接点。(3)针对视频图像,对基于阈值控制的边缘自适应快速图像插值算法进行了改进：通过阈值控制方式将所有像素分为平坦类和边缘类之后,再根据纹理图像的特征将纹理类从边缘类中区分出来,然后分类插值。(4)多倍放大图像时,放弃一次性放大至目标倍数,结合上述算法与小倍率循环递进方法对图像进行插值,进一步提高图像质量；RGB彩色图像插值时,结合上述算法与色融合方法对图像进行插值,提高图像质量的同时减少了运算时间。(5)最后,对本文提出的改进算法进行了实验,实验表明本文所采用的方法可以达到预期效果。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第1章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 国内外研究现状
• 1.3 研究内容
• 1.4 论文结构
• 第2章 经典的插值算法
• 2.1 最近邻域法
• 3.2 双线性内插算法
• 2.3 双三次内插算法
• 2.4 本章小结
• 第3章 边缘检测在插值算法中的应用研究
• 3.1 边缘特性
• 3.2 边缘检测算子
• 3.3 传统Canny边缘检测算法及其改进
• 3.3.1 传统Canny边缘检测算法
• 3.3.2 传统Canny边缘检测算法的改进
• 3.3.3 改进的Canny边缘检测算法描述及实现
• 3.4 RGB彩色图像边缘检测
• 3.5 实验结果与分析
• 3.6 本章小结
• 第4章 基于边缘检测与高分辨率图像的边缘优化插值算法
• 4.1 基于边缘检测与高分辨率图像的边缘优化插值算法原理
• 4.2 边缘邻接点多方向最大梯度优化插值算法的改进
• 4.2.1 基于边缘最大梯度的插值方向确定
• 4.2.2 边缘所有邻接像素优化插值
• 4.3 图像质量评价
• 4.4 实验结果与分析
• 4.5 本章小结
• 第5章 基于边缘检测与低分辨率图像的边缘自适应插值算法
• 5.1 基于边缘检测与低分辨图像的边缘自适应插值算法原理
• 5.2 阈值控制的边缘自适应快速图像插值算法的改进
• 5.2.1 像素类型划分
• 5.2.2 三通道插值
• 5.2.3 改进算法的步骤
• 5.3 实验结果与算法性能分析
• 5.4 本章小结
• 第6章 本文研究内容在"移动警务突发事件现场处置指挥研制"项目中的应用
• 6.1 项目实施内容
• 6.2 本文研究内容在项目中的应用
• 6.3 本章小结
• 第7章 总结与展望
• 7.1 工作总结
• 7.2 技术展望
• 参考文献
• 附录 攻读学位期间发表论文