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图像插值算法研究

作　者: 邓彩
导　师: 朱冰莲
学　校: 重庆大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 图像插值数据融合方向梯度 Bayer滤波阵列去马赛克
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
下　载: 459次
引　用: 1次
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内容摘要

图像插值在图像处理领域发挥着重要作用,它被广泛的应用于各种领域中。传统插值算法模型简单,计算量小。它们之间的区别在于映射点周围像素序列的取法不同。线性算法对于图像的光滑区域已能达到较好的视觉效果,但是它们不能很好的处理图像的边缘细节部分,从而导致放大图像的边缘细节模糊。由于边缘质量好坏影响图像的主观评价,于是学者提出了很多基于边缘保持的插值算法,本论文对目前流行的该类算法进行了分析总结,发现许多算法虽然得到了较好的插值精度,但却需要复杂的运算量做支撑,实时性不好。数据融合技术通过组合不同方向上的信息获得比单方向更准确的信息,既能改善图像的主观视觉效果又能减少算法的运算复杂度。所以,为了提高算法的实时性,不少学者将数据融合技术引入到图像插值算法中。目前一些基于融合思想的插值算法虽然在插值速度上有所突破,但在融合方法的设计上考虑的并不充分,导致插值的主观视觉效果改善并不明显。为此,本论文提出了一种改进的多方向融合插值算法。首先进行区域类型判断,对平坦区域采用线性算法进行插值;对边缘区域则采用改进算法进行插值。改进算法充分考虑4×4邻域内待插点沿水平、垂直和对角六个方向上的估计值,然后结合方向梯度和垂直距离两个权重因子,进行数据融合获得最终插值。大量的实验数据与效果图验证了本文提出算法的可行性和有效性。改进的多方向融合算法能使放大图像的边缘更自然而清晰,取得更好的纹理效果,且获得了更高的平均梯度值和更小的运算时间,实时性增强。对全彩色图像进行插值时,关键在于选择合适的颜色空间,本论文选择了面向视觉感知且独立于设备的颜色空间:HSI空间。本文还研究了基于CCD图像的彩色插值算法。为了降低数字相机的成本与体积,生产厂家通常会采用单片CCD图像传感器,并在其表面覆盖一层彩色滤波阵列CFA,它使得每个像素只能获得物理三基色其中的一个分量。为了获得全彩色图像,就必须设计一种彩色插值算法以获得缺失的另外两个通道信息。本文在分析了典型算法和部分新算法的优势与不足之处后,提出了一种结合方向权重的彩色插值算法。提出的算法区别对待强边缘、弱边缘和平坦区域,在恢复缺失通道信息的时候充分结合色差准则、通道间的相关性以及多方向权重信息。且该算法能使重建的全彩色图像获得较好的视觉效果、较高的平均梯度值、较小的欧式距离以及较少的耗用时间。

全文目录

中文摘要  3-4
英文摘要  4-8
1 绪论  8-13
  1.1 课题研究背景与意义  8-9
  1.2 课题研究现状  9-10
  1.3 对图像插值算法的评价  10-12
    1.3.1 主观评价标准  10
    1.3.2 客观评价标准  10-12
  1.4 本文主要内容和章节安排  12-13
2 数字图像插值算法综述  13-27
  2.1 灰度图像插值算法简介  13-21
    2.1.1 最近邻域法  13-14
    2.1.2 双线性插值法  14-15
    2.1.3 双三次插值法  15
    2.1.4 基于边缘保持的灰度图像插值算法  15-20
    2.1.5 灰度图像插值算法总结  20-21
  2.2 基于CCD 图像的彩色插值算法  21-27
    2.2.1 双线性插值算法  22-23
    2.2.2 色比恒定法  23-24
    2.2.3 基于梯度的算法  24-25
    2.2.4 自适应插值算法  25-26
    2.2.5 彩色插值算法总结  26-27
3 结合数据融合技术的灰度图像插值算法  27-37
  3.1 2方向融合图像插值算法  27-29
  3.2 上述融合算法存在的问题  29-30
  3.3 改进的多方向融合算法  30-32
  3.4 插值算法实验比较  32-36
    3.4.1 图像质量主观评价  32-35
    3.4.2 算法的客观评价  35-36
  3.5 本章小结  36-37
4 全彩色图像插值算法  37-50
  4.1 颜色空间分析  37-41
    4.1.1 面向设备的颜色空间  37-38
    4.1.2 面向视觉感知的颜色空间  38-41
    4.1.3 颜色空间小结  41
  4.2 RGB颜色空间与HSI颜色空间的比较分析  41-46
  4.3 彩色图像仿真实验效果图比较  46-48
    4.3.1 图像质量主观评价  46-48
    4.3.2 各算法客观评价  48
  4.4 本章小结  48-50
5 结合方向权重的彩色插值算法  50-61
  5.1 算法原理介绍  52-56
    5.1.1 R/B分量处恢复G分量  53-54
    5.1.2 B/R 分量处恢复R/B分量  54
    5.1.3 G分量处恢复R/B分量  54-55
    5.1.4 插值后处理  55-56
  5.2 算法实验比较  56-60
    5.2.1 效果图主观视觉比较  56-58
    5.2.2 各算法客观评价指标  58-60
  5.3 本章小结  60-61
6 总结与展望  61-63
  6.1 全文总结  61
  6.2 后续研究工作展望  61-63
致谢  63-64
参考文献  64-68
附录  68

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