一种用于图像上采样的高效插值方法技术

本发明专利技术提供了一种用于图像上采样的高效插值方法。该方法步骤如下：步骤1，将原始低分辨率图像LR用传统的双三次插值放大k倍得到高分辨率图像HR；步骤2，分别对放大前后的图像进行锐化操作得到对应的边缘图像LR

【技术实现步骤摘要】
一种用于图像上采样的高效插值方法


[0001]本专利技术涉及一种用于彩色图像上采样的高效插值方法，属于图像处理的


技术介绍

[0002]图像上采样，即将低分辨率(LR)图像转换为高分辨率(HR)图像，在图形处理领域有着重要作用。上采样后的HR图像可以提供更多细节和更好的视图，在数字高清电视、医学影像、终端设备等领域都有广泛应用。目前，传统的插值方法有最近邻插值、双线性插值、双三次插值、Lanczos插值等。
[0003]传统的插值方法大多利用邻域像素的加权平均来求得待求像素点的值，这些方法其实都是基于图像在所有区域都具有区域平滑性的这一假设，但是这一假设对于图像当中的边缘和纹理这些地方来说是不成立的，未充分考虑图像的局部特征因素，所以插值方法会使得图像高频分量受损，引起图像模糊和边缘失真。目前，大多提出的以边缘为导向的图像插值方法以更高的复杂度为代价进而提高插值后图像的主观质量。与使用经典的插值方法相比，以边缘为导向生成的HR图像具有更清晰的边缘。但是，它们通常容易在纹理处引起伪像。此外，图像的中心点在图像缩放的过程中也会有一定的偏移，这也会导致插值后像素点的非均匀分布。

技术实现思路

[0004]为了能够最大限度的保留原始图像的细节信息，提高插值后HR图像与原始图像间的相似性，解决HR图像边缘处的模糊问题并简化复杂度，本专利技术提供一种用于图像上采样的高效插值方法。
[0005]为实现上述专利技术目的，本专利技术方法采用的技术方案如下：
[0006]一种用于图像上采样的高效插值方法，包括如下步骤：
[0007]步骤1，将原始低分辨率图像LR用双三次插值方法放大k倍得到高分辨率图像HR；
[0008]步骤2，分别对放大前后的图像进行锐化操作得到对应的边缘图像LR
eg
和HR
eg
，再将高分辨率边缘图像HR
eg
下采样k倍并从低分辨率边缘图像LR
eg
中减去，得到双三次插值中丢失的边缘锐化信息L
eg
；
[0009]步骤3，将边缘锐化信息L
eg
按一定比例添加到原始低分辨率图像LR中，得到补全丢失边缘信息后的低分辨率图像LR1，然后利用优化的双三次插值方法放大图像LR1，得到最终的高分辨率图像；所述优化的双三次插值方法为：调整插值后整体偏右下的图像的几何中心点，使其均匀分布，并利用插值前后一个4*4区域像素的加权平均比例调整插值后的每一个像素点。
[0010]本方法整个流程中对图像的处理都是将图像分成R、G、B三个通道矩阵，再分别对三个通道处理，最终将处理后的三个通道合成一幅图像。
[0011]相比传统双三次插值方法，本专利技术具有以下有益效果：
[0012](1)本专利技术提出一种用于图像上采样的高效插值方法，既保留了原始图像的细节信息，也增大了插值后图像与原始图像的相似性，与传统插值方法相比性能有很大提升。
[0013](2)本专利技术的方法针对传统双三次插值利用原始图像某一像素点周围最近16个点的权重，将16个像素点加权叠加得到目标图像对应像素点的原理，对插值后的像素点做出微调，使得该点像素值更加贴近原始图像。
[0014](3)本专利技术的方法利用锐化卷积核检测图像的边缘信息，解决了传统方法中的边缘模糊问题，HR的边缘图像中包含了一定的纹理细节，且相对于其他边缘检测的方法，大大降低了计算的复杂度。
[0015](4)本专利技术的方法几乎适用于所有传统插值方法，只需根据对应方法的原理修改微调的系数即可，具有很强的通用性。
附图说明
[0016]图1是本专利技术图像插值方法流程图。
[0017]图2是本专利技术实施例中双三次插值方法像素点对应关系图。
[0018]图3是双三次插值权重函数图。
[0019]图4是几何中心映射图。
[0020]图5是本专利技术微调改进方法示意图。
具体实施方式
[0021]下面结合附图和具体实施例对本专利技术的技术方案作进一步详细的说明。
[0022]本实施例提供一种用于图像上采样的高效插值方法，图1是本方法的插值流程。
[0023]在本实施例中，取k为4，即对LR图像放大4倍。方法实现的具体过程如下。
[0024]首先，将原低分辨率图像LR用传统双三次插值方法放大4倍得到高分辨率图像HR。
[0025]原图像LR为m*n的大小，放大4倍后的图像HR大小为M*N，如图2所示，由于图像LR像素已知，图像HR的每一像素点HR(i,j)都有其对应的像素点LR(i,j)，再由图像LR中距离像素点LR(i,j)最近的16个像素点作为计算HR(i,j)的参数，利用式(1)bicubic权重函数求出这16个点的权重W，其中a通常取
‑
0.5，x1为该点到代求像素点的距离，对应的函数图像如图3所示，它们加权叠加即可求出HR(i,j)。
[0026][0027]由图2可知，LR(i,j)的位置坐标会出现小数，假设其坐标为LR(x+u,y+v)，其中x，y表示整数部分，u和v表示小数部分，周围最近的16个像素点位置如图2。为确保当插值点为边沿点时，能找到周围最近的16个点，将图像LR待插值图像矩阵前后各扩展两行两列，即共扩展四行四列，扩展的像素点为图像LR边沿处的像素点。
[0028]由于像素是二维的，将行列分开计算，得到如式(2)和(3)的横纵坐标权重A、C，以及式(4)中16个像素点的对应坐标B，最终代求像素点的计算方法如式(5)。
[0029]A＝[W(u+1)W(u)W(1
‑
u)W(2
‑
u)]ꢀꢀꢀ
(2)
[0030]C＝[W(v+1)W(v)W(1
‑
v)W(2
‑
v)]T
ꢀꢀꢀ
(3)
[0031][0032]HR(i，j)＝A*B*C
ꢀꢀꢀ
(5)
[0033]利用传统的双三次方法求出图像HR后，分别对放大前后的图像按式(6)和(7)进行锐化操作得到对应的边缘图像LR
eg
和HR
eg
，其中rh代表锐化的卷积核，它的作用就是对图像做锐化操作，使得图像的边缘更加锐利，图像边缘包含了图像的大部分细节信息即图像的高频部分，变化较大，本方法中的卷积核作为高通滤波器，如式(8)所示。该卷积核主要突出图像的边缘特征，卷积中采用对图像周围补一圈0的操作，得到中心像素与周围像素的差值，计算结果越大，图像该处附近像素变化越大，频率越高。
[0034][0035][0036][0037]接着将HR边缘图像下采样4倍使其与图像LR边缘图像大小相等，下采样的方法采用双三次插值方法或直接抽取像素均可，得到HR
eg1
。双三次插值过程中丢失的部分图像边缘信息由式(9)计算。
[0038]L
eg
＝LR
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于图像上采样的高效插值方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，将原始低分辨率图像LR用双三次插值方法放大k倍得到高分辨率图像HR；步骤2，分别对放大前后的图像进行锐化操作得到对应的边缘图像LR
eg
和HR
eg
，再将高分辨率边缘图像HR
eg
下采样k倍并从低分辨率边缘图像LR
eg
中减去，得到双三次插值中丢失的边缘锐化信息L
eg
；步骤3，将边缘锐化信息L
eg
按一定比例添加到原始低分辨率图像LR中，得到补全丢失边缘信息后的低分辨率图像LR1，然后利用优化的双三次插值方法放大图像LR1，得到最终的高分辨率图像；所述优化的双三次插值方法为：调整插值后整体偏右下的图像的几何中心点，使其均匀分布，并利用插值前后一个4*4区域像素的加权平均比例调整插值后的每一个像素点。2.根据权利要求1所述的一种用于图像上采样的高效插值方法，其特征在于，所述步骤1中，已知原始低分辨率图像LR各像素点的值，高分辨率图像HR的每一像素点HR(i，j)都有其对应的像素点LR(i，j)，将原始低分辨率图像LR中距离像素点LR(i，j)最近的16个像素点作为计算像素点HR(i，j)的参数，利用bicubic权重函数求出这16个像素点的权重，再将所述16个像素点加权叠加即可求出插值点。3.根据权利要求2所述的一种用于图像上采样的高效插值方法，其特征在于，所述16个像素点对应坐标如下：根据以下两公式分别求二维像素点的横纵权重：A＝[W(u+1) W(u) W(1
‑
u) W(2
‑
u)]C＝[W(v+1) W(v) W(1
‑
v) W(2
‑
v)]
T
其中x，y表示像素点LR(i，j)横纵坐标整数部分，u和v表示像素点LR(i，j)横纵坐标小数部分，A是16个像素点横坐标权重，C是16个像素点纵坐标权重。4.根据权利要求3所述的一种用于图像上采样的高效插值方法，其特征在于，所述步骤1中，将待插值图像的边缘各扩展两行两列，即共扩展...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宇宣，张博书，潘红兵，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：