专利名称：一种基于梅花型插值的图像放大方法
技术领域：
本发明属于图像处理领域，特别是涉及一种基于梅花型插值的图像放大方法。
背景技术：
在大量的电子图像应用领域中，人们经常期望得到高分辨率(简称HR)图像，高分 辨率意味着图像中的像素密度高，能够提供更多的细节，即可使图像被放大后仍然能够保 持清晰。如果能够提供高分辨的图像，计算机视觉中的模式识别的性能就会大大提高。对于 目前的数字成像系统来说，CCD/CMOS图像感光器的空间分辨率主要决定着数字图像的分辨 极限。随着生活水平的稳步提高和图像处理的日益普及，科学研究和实际应用对图像质量 的要求越来越高。但是，这些感光器的分辨率水平通常不能满足科学研究的需要。例如，科 学研究过程中常常需要类似于模拟35毫米胶片、图像放大时没有重影的超高分辨率水平。
图像放大的目标致力于保持细节特征，即保持边缘特征。现有技术已存在一些方 法， 一类是基于重建的方法，它从图像采样的角度考虑，认为图像放大是图像下采样的逆过 程，因此将图像放大转变成逆问题进行求解，进而根据边缘或纹理定制各种先验模型，比如 矩特征模型，边缘的图割模型，然后再使用最大后验估计算法(MAP)来求解放大图像，取得 了较好的效果。 第二类是基于演化方程，使用偏微分方程(PDE)的方法，如各向异性扩散方程可 通过控制图像边缘的梯度来保持边缘特征，或通过控制图像的等灰度线(isophote)可以 去除锯齿效应，但此类方法会在图像的光滑区域产生一些虚化的光晕，而且由于偏微分方 程难以决定终止迭代条件的固有弱点，使得此类方法陷入应用的瓶颈。 以上两种方法最大的缺点就是实现速度很慢，难以应用于实际。我们最常见的改 进传统的多项式插值方法，比如基于边缘的局部梯度特征，它设计了逆梯度权，并结合传统 的双线性插值、双三次插值算法，在一定程度上改善了放大效果，而且保持了传统插值方法 的速度快的优点，但此类方法多数将一维的方法以张量积的形式简单推广至二维，由于图 像实质上是二维不可分的，因此边缘或纹理区域的模糊效应依然非常明显。
发明内容
本发明针对以上的不足，提出了一种基于梅花型插值的自适应的图像放大方法， 能够在快速放大图像的同时使得边缘或纹理区域保持清晰。
为了实现发明目的，采用的技术方案为
—种基于梅花型插值的图像放大方法，包括 1)将原始图像I映射至待插图像J，形成基准点，即J(L*i-l，L*j_l) = I(i， j);
2)对图像进行检测，以2*2窗口为一个单位形成方格，判断方格的方差，若方差小 于设定阈值，则为平滑区域，则使用双线性插值方法，否则为边缘区域，实施步骤3);
3)对窗口的中间点J，以窗口中四个基准点基于强势侵略的原则求取中间点的 值，按所求取的值插值中间点；
4)插值边点，包括插值完所有的中间点后，对于窗口中剩余的点，利用两个原有的 基准点和附近的两个中间点组成另一个2*2的窗口，重复所述步骤2)求取。
优选的，所述以窗口中四个基准点基于强势侵略的原则求取中间点的值包括
a)将四个基准点按灰度值从大到小的顺序排序； b)计算前两个基准点与后两个基准点之间的灰度值之差，以差值作为插值权因 子，所述差值越小则权越大，表明待求点应靠近差值越小的两点，以此突出强势方。
本发明具有以下有益效果 此方法仍然建立在传统的多项式插值方法的基础上，因此可以快速地实现图像放 大功能，但本发明采用了一种梅花型的插值方式，并不是张量积的形式，与图像的二维不可 分实质保持一致，因此本发明能够捕捉边缘的尖锐性特征，本发明还提出了一种强势侵略 算法，对于图像的边缘区域能使待插值点的灰度值往强势区靠，从而保护了放大后的图像 的边缘的尖锐性。 本发明适用于各种图像，包括灰度图和彩色图，但在放大之前要进行简单的边缘 预检测，只对图像的边缘区域实施边缘保护机制，而对平滑区域则采用一般的双线性插值 方法。此种自适应地插值策略不仅保护了图像的边缘性特征，而且进一步加速了算法，在实 际应用中更为有效。
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以 根据这些附图获得其它的附图。
图1为本发明基于梅花型插值的图像放大方法流程图；
图2为本发明强势侵略算法作用于边缘的示意图；
图3为本发明梅花型插值各点示意图；
图4为本发明与现有技术的图像放大效果对比图。
具体实施例方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完 整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于 本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它 实施例，都属于本发明保护的范围。 本发明提出了一种基于梅花型插值的自适应的图像放大方法，能够在快速放大图
像的同时使得边缘或纹理区域保持清晰。 下面结合附图对本发明方法进行进一步阐述。 本方法的步骤包括 1)映射原有点至放大图像将原有的低分辨率图像的点映射至放大图像，形成基 准点； 2)判断平滑区和不平滑区
对待插图像，取四个基准点形成一个方格，针对每个方格，判断其方差是否小于某 个设定阈值，若小于阈值，则为平滑区，使用双线性插值即可；若大于阈值，则为不平滑区， 则执行后续步骤；
3)插值中间点 针对每个方格中的中间点，采用一种优势点侵略的方式估计其值，从而能够达到 对边缘尖锐性特征的保护； 4)插值边点待插完所有的中间点后，再利用原有的两个基准点和两个中间点又 形成一个方格，针对方格的中间点(即为待插图像的边点)用同样的方式去处理。
如图1所示为基于梅花型插值的图像放大方法流程图。 设对于一幅M行N列的图像I，放大倍数为L = 2k倍，需要放大图像I，则执行以 下步骤 步骤101、映射形成基准点将原始图像I映射至待插图像J，形成基准点，即
J(L*i_l， L*j_l) = I(i， j); 步骤102、判断是否平滑区 为了加快图像放大的速度，事先对图像进行检测，以2*2窗口为一个单位，判断其 方差，具体计算公式为 曹({1 (i-l， j-1) ， I (i-l， j) ， I (i， j-1) ， I (i， j)} < th(阈值th的缺省值一般可 以为8)。 如果方差小于阈值th，则是平滑区域，进入步骤103，否则就说明可能是边缘所在 区域，进入步骤104 ; 步骤103、用双线性算法求出待插点； 方差小于阈值th，是平滑区域，则使用双线性插值技术即可，即用双线性算法求出 待插点，具体公式为 J(L*i_l， L*j_l) = (l-m) ((l-n)I(i-l， j-l)+nl(i-l， j))+m((l-n)I(i， j-l)+nl(i， j)) 步骤104、用优势侵略算法插值中间点 如图3所示，对窗口的中间点(空心圆点)，以窗口中四个基准点基于强势侵略的 原则来求取。具体求取步骤如下 a)首先将四个基准点按灰度值从大到小的顺序排序形成a， b， c， d四个序列点；
b)计算前两个点a，b与后两个点c，d之间的灰度值之差，以差值作为插值权因子， 差值越小则权越大，说明待求点应靠近差值越小的两点，以此突出强势方； , = J 、 & + 1 c，O S义S 1 义(c/ 一 c) 义(6 — fl) 如图2所示，对于边缘，插值点的灰度值往强势方靠，即t提升了双线性插值的结 果点t'，因此放大后的图象的边缘宽度不会随着放大而变大。
步骤105、插值边点，形成边点型方格 如图3所示，插值完所有的中间点后，对于窗口中剩余的点(灰圆点)，利用两个原
有的基准点，和附近的两个中间点组成另一个2*2的窗口，重复步骤102求取。 如图4所示，是将一个蝴蝶(butterfly)图像放大2倍的效果对比的示意图。
图4中，左上方的图是现有采用近邻算法得到的效果图，左下方的图是现有采用 双三次算法得到的效果图，右上方的图是现有采用双线性算法得到的效果图，而右下方的 图是采用本发明方法得到的效果图。实验表明，本发明的方法效果能够有效地保护边缘。由 于本发明的算法是线性计算，因此效率高，速度快，更易于在实际应用中使用。
综上所述，本发明具有以下有益效果 此方法仍然建立在传统的多项式插值方法的基础上，因此可以快速地实现图像放 大功能，但本发明采用了一种梅花型的插值方式，并不是张量积的形式，与图像的二维不可 分实质保持一致，因此本发明能够捕捉边缘的尖锐性特征，本发明还提出了一种强势侵略 算法，对于图像的边缘区域能使待插值点的灰度值往强势区靠，从而保护了放大后的图像 的边缘的尖锐性。 本发明适用于各种图像，包括灰度图和彩色图，但在放大之前要进行简单的边缘 预检测，只对图像的边缘区域实施边缘保护机制，而对平滑区域则采用一般的双线性插值 方法。此种自适应地插值策略不仅保护了图像的边缘性特征，而且进一步加速了算法，在实 际应用中更为有效。 本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可 以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储 介质可以包括只读存储器(R0M，Read OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM, Random Access Memory)、磁盘或光盘等。 以上对本发明实施例所提供的一种基于梅花型插值的图像放大方法，进行了详细 介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明 只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本 发明的思想，在具体实施方式
及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应 理解为对本发明的限制。
权利要求
一种基于梅花型插值的图像放大方法，其特征在于，包括1)将原始图像I映射至待插图像J，形成基准点，即J(L*i-1，L*j-1)＝I(i，j)；2)对图像进行检测，以2*2窗口为一个单位形成方格，判断方格的方差，若方差小于设定阈值，则为平滑区域，使用双线性插值方法，否则为边缘区域，实施步骤3)；3)对窗口的中间点J，以窗口中四个基准点基于强势侵略的原则求取中间点的值，按所求取的值插值中间点；4)插值边点，包括插值完所有的中间点后，对于窗口中剩余的点，利用两个原有的基准点和附近的两个中间点组成另一个2*2的窗口，重复所述步骤2)求取。
2. 根据权利要求1所述的一种基于梅花型插值的图像放大方法，其特征在于所述以窗口中四个基准点基于强势侵略的原则求取中间点的值包括a) 将四个基准点按灰度值从大到小的顺序排序；b) 计算前两个基准点与后两个基准点之间的灰度值之差，以差值作为插值权因子，所述差值越小则权越大，表明待求点应靠近差值越小的两点，以此突出强势方。
全文摘要
本发明公开一种基于梅花型插值的图像放大方法。该方法包括1)将原始图像I映射至待插图像J，形成基准点，即J(L*i-1，L*j-1)＝I(i，j)；2)对图像进行检测，以2*2窗口为一个单位形成方格，判断方格的方差，若方差小于设定阈值，则为平滑区域，使用双线性插值方法，否则为边缘区域，实施步骤3)；3)对窗口的中间点J，以窗口中四个基准点基于强势侵略的原则求取中间点的值，按所求取的值插值中间点；4)插值边点，包括插值完所有的中间点后，对于窗口中剩余的点，利用两个原有的基准点和附近的两个中间点组成另一个2*2的窗口，重复所述步骤2)求取。该方法能够能够在快速放大图像的同时使得边缘或纹理区域保持清晰。
文档编号G06T3/40GK101706948SQ20091019414
公开日2010年5月12日 申请日期2009年11月26日 优先权日2009年11月26日
发明者潘琪, 罗笑南 申请人:广东广联电子科技有限公司