梯度优化的有理函数图像插值
目的 对图像纹理区域的细节保持一直以来是图像插值技术的一个难题,为此提出了一种梯度优化的有理函数图像插值算法.方法 首先,构造了一种新的含有可调参数的双变量有理插值函数,随着参数的不同取值,该函数具有不同的表达形式,它是多项式模型和有理模型的有机统一体;其次,根据图像的区域特征,利用等值线方法将图像自适应地划分为纹理区域和平滑区域,纹理区域采用有理模型插值,平滑区域采用多项式模型插值;最后,根据各向同性Sobel算子计算插值单元的图像梯度,确定纹理方向,不同纹理方向的插值单元用相应的权重对中心点进行优化.结果 从客观数据、主观效果、时间复杂度3个方面对重建图像进行评价,客观数据包括峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM),从实验结果可以看出,本文算法的PSNR平均提高了0.14～1.50 dB,SSIM平均提高了0.005～0.097.从主观效果来看,本文算法的重建图像的纹理细节更加丰富,边缘结构更加清晰,从时间复杂度来看,本文算法的平均运行时间是3.77 s,分别比DFDF(directional filtering and data fusion)、NEDI(new edge-directed interpolation)、RSAI (robust soft-decision adaptive interpolation)、Lee’s、NARM(nonlocal autoregressive model)算法快了3.28倍、5.26倍、53.28倍、43.53倍、418.54倍.特别地,对于Baboon、Barbara、Metal这类纹理细节丰富的图像,本文算法在峰值信噪比和结构相似性上较对比算法有突出优势,主观效果有明显提高.结论 基于构造的双变量有理插值模型,本文提出了一个梯度优化的有理函数图像插值算法,实验结果表明,该算法在图像纹理细节和边缘结构保持方面具有良好的视觉效果,有效提高了插值图像质量,且时间复杂度较低.
图像插值、有理函数、梯度优化、区域划分、等值线方法
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TP391.41(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金项目61373080,61332015,61672018,61402261,U1609218;山东省高等学校优势科研人才团队培养计划;山东省重点研发计划2016GSF120013,2017GGX10109.National Natural Science Foundation of China61373080,61332015,61672018,61402261,U1609218
2018-06-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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