基于预测校验的图像插值方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于预测校验的图像插值方法及系统，方法包括利用图像插值算法对已知的LR图像进行插值，得到预插值的高分辨率图像HR1；计算每个像素在θ方向上的梯度

Image interpolation method and system based on prediction verification

The present invention discloses an image interpolation method and a system based on prediction verification. The method includes interpolating the known LR images by using the image interpolation algorithm, and obtaining the high resolution image HR1 of the pre interpolated image, and calculating the gradient of each pixel in the theta direction.

【技术实现步骤摘要】
基于预测校验的图像插值方法及系统
本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于预测校验的图像插值方法及系统。
技术介绍
为保护图像边缘附近的非边缘像素，避免在插值过程中被模糊化，2013年Wei和Ma在其研究工作中给出了对图像边缘一种新的理解与阐述，即为了保证最终的插值效果，在插值过程中需要同时考虑距离传统的图像边缘一定范围内的非边缘像素并对其进行保护，这一做法也可称为“边缘扩散”。在图像插值过程中，通过对原LR(低分辨率图像)图像采用不同的掩膜(方向梯度算子)行卷积运算，我们可以计算每个像素在不同方向上的梯度，然后通过某一像素正交方向上的梯度差异大小来判断此像素性质P(e,θ)(是否是边缘像素，若是边缘像素其边缘方向如何)需要得到高分辨率图像HR(高分辨率图像)，所以需要确定HR图像上每个像素的性质。目前，采用最近邻方式来预测HR图像上像素性质，此方式虽然简单却容易在边缘处产生诸多问题；并且CGI算法一样是从LR图像上像素信息预估HR图像上像素信息，这是一个由少数已知值估测多数未知值的过程，且后续的图像插值也是一个基于少数估计多数的问题，因此，将这两个问题叠加起来解决会增加最终图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
基于预测校验的图像插值方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，利用图像插值算法对已知的LR图像进行插值，得到预插值的高分辨率图像HR1；步骤(B)，根据高分辨率图像HR1，计算其上的每个像素在θ方向上的梯度

【技术特征摘要】
1.基于预测校验的图像插值方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤(A)，利用图像插值算法对已知的LR图像进行插值，得到预插值的高分辨率图像HR1；步骤(B)，根据高分辨率图像HR1，计算其上的每个像素在θ方向上的梯度步骤(C)，根据每个像素在θ方向上的梯度得到该梯度对应的扩散梯度步骤(D)，根据每个像素的扩散梯度判断出高分辨率图像HR1中每个未知像素的性质，得到高分辨率图像HR1上的边缘像素信息；步骤(E)，对高分辨率图像HR1上的边缘像素信息进行校正，对边缘像素信息内的边缘像素进行更新，得到新的高分辨率图像HR2。2.根据权利要求1所述的基于预测校验的图像插值方法，其特征在于：步骤(A)，利用图像插值算法对已知的LR图像进行插值，得到预插值的高分辨率图像HR1，如公式(1)所示，I(h)(i,j)＝Ω(I(l)(i,j))(1)其中，I(l)(i,j)为已知的LR图像；I(h)(i,j)为预插值的高分辨率图像HR1；Ω为图像插值算法。3.根据权利要求2所述的基于预测校验的图像插值方法，其特征在于：所述图像插值算法Ω为两倍图像插值算法。4.根据权利要求1所述的基于预测校验的图像插值方法，其特征在于：步骤(B)，根据高分辨率图像HR1，计算其上的每个像素在θ方向上的梯度包括以下步骤，(B1)每个像素在θ方向上的梯度如公式(2)所示，其中，为是方向导数，在离散情形下，用卷积来计算方向导数，如公式(3)所示，其中，*为卷积操作，Sθ为边缘检测算子所对应的掩模；(B2)取θ＝0°，θ＝45°，θ＝90°以及θ＝135°，根据采用4个3×3的卷积掩模，计算四种情况下对应的梯度如公式(4)-公式(7)所示，。5.根据权利要求4所述的基于预测校验的图像插值方法，其特征在于：步骤(C)，根据每个像素在θ方向上的梯度得到该梯度对应的扩散梯度如公式(8)所示，其中，为像素(i,j)在θ方向上的梯度值，是计算得到的梯度值的平方，λ是正则参数，并根据梯度得到对应的扩散梯度以及6.根据权利要求5所述的基于预测校验的图像插值方法，其特征在于：步骤(D)，根据每个像素的扩散梯度判断出高分辨率图像HR1中每个未知像素的性质，得到高分辨率图像HR1上的边缘像素信息，包括以下步骤，(D1)，令对应高分辨率图像HR1上的每个像素，在θ＝0°，θ＝45°，θ＝90°以及θ＝135°四个方向上的扩散梯度分别为以及(D2)，将这四个方向分成两组正交方向进行比较，其中和是一组，和是一组；(D3)，对于对角方向上的像素，若则此像素是边缘像素，此时，若则θ＝135°；若则θ＝45°；若则此像素是非边缘像素，不作处理，其中，T为阈值；(D4)，对于水平和垂直方向上的像素，若此像素是边缘像素，此时，若则θ＝90°；若则θ＝0°；若则此像素是非边缘像素，不作处理...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟宝江，陆志芳，
申请(专利权)人：苏州大学，
类型：发明
国别省市：江苏,32