一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法及其系统的制作方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法及其系统，与现有技术相比解决了缩放结果出现失真和效率低下的缺陷。本发明包括以下步骤：初始化视频特征分析；进行向量连分式插值缩放，通过读取视频下一帧图像，构造向量控制网格，由向量控制网格结合极坐标下的连分式有理插值构造出有理插值曲面，通过插值曲面的采样实现图像的缩放，计算出NT缩放图像和TN缩放图像；获取缩放结果，设为平衡因子，计算缩放结果，其计算公式如下：，其中，为NT缩放图像，为TN缩放图像；检查视频是否读取完毕，若读取完毕，则完成视频缩放，若未读取完毕，则继续进行向量连分式插值缩放的操作。本发明提高了视频图像缩放的质量和效率。
【专利说明】一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法及其 系统
【技术领域】
[0001] 本发明涉及视频图像处理【技术领域】，具体来说是一种基于极坐标下的向量连分式 插值的视频缩放方法及其系统。
【背景技术】
[0002] 图像、视频缩放是数字图像处理中必不可少的工具，其实质是对图像进行重采样， 以实现图像的分辨率转换或尺度变换。目前，商业软件中所提供的缩放方法采用的是经典 的线性插值方法，如PH0T0SH0P、Firework、Soft等。这些软件所使用的方法简单并且快速， 但是由于是采用的线性插值技术，所以在放大的图像边缘会出现马赛克、锯齿状等各种失 真的现象。现阶段很多研究人员已经提出了不同的缩放策略，取得了一定的成功，但是这些 方法的实现需要一些高清图像的先验信息，并且方法的执行时间较长，故不能用于实际的 应用中。针对各种缩放技术存在的局限性，在现有的硬件条件下，如何设计出一种有效、快 速的缩放方法已经成为当今急需解决的技术问题。
【发明内容】
[0003] 本发明的目的是为了解决现有技术中缩放结果出现失真和效率低下的缺陷，提供 一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法及其系统来解决上述问题。
[0004] 为了实现上述目的，本发明的技术方案如下：
[0005] -种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法，包括以下步骤：
[0006] 初始化视频特征分析，读取视频的第一帧图像，通过对第一帧图像进行分析判断 该视频是灰度视频还是彩色视频，若为彩色视频，将彩色视频沿着R、G、B三个颜色通道分 别按照灰度视频的方式执行；
[0007] 进行向量连分式插值缩放，通过读取视频下一帧图像，构造向量控制网格，由向量 控制网格结合极坐标下的连分式有理插值构造出有理插值曲面，通过插值曲面的采样实现 图像的缩放，计算出NT缩放图像R1和TN缩放图像R2 ;
[0008] 获取缩放结果，设a为平衡因子，计算缩放结果Y，其计算公式如下：
[0009] Y = a ^+(1-a )R2,
[0010] 其中，R1为NT缩放图像，R2为TN缩放图像；
[0011] 检查视频是否读取完毕，若读取完毕，则完成视频缩放，若未读取完毕，则继续进 行向量连分式插值缩放的操作。
[0012] 所述的进行向量连分式插值缩放包括以下步骤：
[0013] 读取视频的下一帧图像，得到输入图像X的尺寸为mXn，输入缩放倍数k，则缩放 的图像长为mXk，宽为nXk ;
[0014] 利用映射关系找到缩放后图像中一点Q1, J1)对应到输入图像中的位置（i，j)，其 中 i = iVk，j = j/k ;
[0015] 求出该点（i，j)在极坐标下的位置（r，0 )，其计算公式如下：
【权利要求】
1. 一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法，其特征在于，包括以下步 骤： 11) 初始化视频特征分析，读取视频的第一帧图像，通过对第一帧图像进行分析判断该 视频是灰度视频还是彩色视频，若为彩色视频，将彩色视频沿着R、G、B三个颜色通道分别 按照灰度视频的方式执行； 12) 进行向量连分式插值缩放，通过读取视频下一帧图像，构造向量控制网格，由向量 控制网格结合极坐标下的连分式有理插值构造出有理插值曲面，通过插值曲面的采样实现 图像的缩放，计算出NT缩放图像R 1和TN缩放图像R2 ; 13) 获取缩放结果，设α为平衡因子，计算缩放结果Y，其计算公式如下： γ=α R^d-α ) R2, 其中，R1为NT缩放图像，R2为TN缩放图像； 14) 检查视频是否读取完毕，若读取完毕，则完成视频缩放，若未读取完毕，则继续进行 向量连分式插值缩放的操作。
2. 根据权利要求1所述的一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法，其特 征在于，所述的进行向量连分式插值缩放包括以下步骤： 21) 读取视频的下一帧图像，得到输入图像X的尺寸为mXn，输入缩放倍数k，则缩放的 图像长为mXk，宽为nXk ; 22) 利用映射关系找到缩放后图像中一点Q1, J1)对应到输入图像中的位置（i，j)，其 中 i = iVk，j = j/k ; 求出该点（i，j)在极坐标下的位置（r，θ )，其计算公式如下：
23) 构造向量控制网格，对极坐标下的待求像素点（r，Θ)沿着其半径和角度方向分别 拓展出另外8个像素点，构成3 X 3的向量控制网格ΓΧη，用Rv(〇 < i S ?，〇 S ?)表示图像 的第i行第j列像素的灰度值向量； 24) 构造极坐标下的Newton-Thiele有理插值函数CJ,(rW)，满足O;.,沒/) = 1/，求 出该点（r，Θ )的二元向量有理函数值，即为缩放的图像某点Q1, J1)的像素值；将 应用到向量控制网格Vnixn中，构造 mXn个3X3的二元Newton-Thiele有理插值曲面，得到 一个缩放的图像R1; 25) 构造极坐标下的Thiele-Newton有理插值函数〇%的，满足= ?， 求出该点（r，Θ)的二元向量有理函数值，即为缩放的图像某点（Uj1)的像素值；将 Ο%的应用到向量控制网格Vnixn中，构造 mXη个3 X 3的二元Thiele-Newton有理插值 曲面，得到一个缩放的图像R2。
3. 根据权利要求1所述的一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法，其特 征在于，所述的获取缩放结果还包括缩放结果优化，缩放结果优化包括以下步骤： 31)输入原始图像R和缩放结果Y，计算SSIM值，其公式如下： SSIM = L (R, Υ) X C (R, Y) X S (R, Y), 其中L(R，Y)为亮度比较函数，C(R，Y)为对比度比较函数，S(R，Y)为结构相似性比较函 数； 其中，L(R，Y)的计算公式如下：
其中
表示原始图像R的平均亮度，
表示比较图 像Y的平均亮度，M、N是图像的尺寸； C (R，Y)的计算公式如下：
其中
表示原始图像R的标准差，
表示比较图像Y的标准差； S (R，Y)的计算公式如下：
表不两者的协方差，其中cl, c2, c3为 常数值； 32)设平衡因子α的初始值为0,最大值为1，以α每次增加0.1为基准循环计算缩放 结果Y和SSM的值； 提取SSIM的值为最大时的平衡因子α，其对应的缩放结果Y为最优缩放图像。
4.根据权利要求2所述的一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法，其特 征在于，所述的构造向量控制网格包括以下步骤： 41) 将拓展后的9个像素点排列如下所示，其中（Γι，Q1)为点（r，Θ): (r〇, Θ 〇) (r〇, Θ j) ( r〇, Θ 2) (r1； Θ 〇) (r1； Θ j) (r" Θ 2) (r2, Θ 〇) (r2, Θ j) (r 2, Θ 2)； 42) 给定d维有限值向量?>￡^Ι = 〇Λ2,7' = (Μ,2,每个（ri，Θ p排列形式如下：
5. 根据权利要求2所述的一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法，其特 征在于，所述的构造极坐标下的Newton-Thiele有理插值函数包括以下步骤： 51) 极坐标下的二元向量Newton-Thiele有理插值格式定义为：
其中P(rQ，…; Θ。，…，Θ P是混合差商，定义如下： P Cri ; Θ』）=f(ri cos Θ j，n sin Θ』)，Q = 〇, 1，...，m ; j = 〇, 1...，η)，
构造的二元向量有理函数满足：C(/^,) = /〇:COS?/:+SinA)， ▽(，:.為）￡[1::;;其中11：^:=狀，:）丨2-=〇:;〇: ;叫_/ = 〇!11：，}· , y ， 52) 按照从上到下、从左到右的顺序，将图像的每一个像素点进行二元向量有理函数 i?,Ho·，）的计算，检查图像中所有的点是否处理完毕，若处理完毕，则完成了该阶段的缩放 工作，得到NT缩放图像R1，若未处理完，则继续进行。
6. 根据权利要求2所述的一种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放方法，其特 征在于，所述的构造极坐标下的Thiele-Newton有理插值C,〇·，的包括以下步骤： 61)极坐标下的二元向量Thiele-Newton有理插值格式定义为：
其中P(rQ，…，1^ ; Θ。，···，θ p是混合差商，定义如下：
构造的二元向量有理函数iC(d)满足：〇，以=/(/;?^,，/;如€),
62)按照从上到下，从左到右的顺序，对图像的每一个像素点进行二元向量有理函数 句的计算，得到?缩放图像馬。
7. -种基于极坐标下的向量连分式插值的视频缩放系统，其特征在于，包括： 初始化视频输入模块，用于确定视频类型，启动视频缩放系统； 向量控制网格模块，用于对输入的图像进行分割，产生多个3X3的图像块； 极坐标下的Newton-Thiele有理插值模块，用于通过向量控制网格模块构建基于 Newton-Thiele的有理插值曲面； 极坐标下的Thiele-Newton有理插值模块，用于通过向量控制网格模块构建基于 Thiele-Newton的有理插值曲面； SSIM计算模块，用于选择出最优的平衡因子从而得到最好的缩放结果； 所述的初始化视频输入模块与向量控制网格模块的输入端相连，所述的向量控 制网格模块的输出端分别与极坐标下的Newton-Th i e I e有理插值模块和极坐标下的 Thiele-Newton有理插值模块相连，极坐标下的Newton-Thiele有理插值模块和极坐标下 的Thiele-Newton有理插值模块分别与SS頂计算模块的输入端相连。
【文档编号】H04N5/14GK104394300SQ201410637820
【公开日】2015年3月4日 申请日期:2014年11月12日 优先权日:2014年11月12日
【发明者】檀结庆, 何蕾, 霍星 申请人:合肥工业大学