基于非均勻B樣條曲面的圖像插值算法.pdf

1、日常生活和工作中，我們常常需要改變圖像的尺寸以滿足不同領(lǐng)域及應(yīng)用的需求。數(shù)字圖像縮放已成為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域中一個很重要的話題，而圖像插值技術(shù)則是實(shí)現(xiàn)圖像縮放的一個重要工具。目前比較常用的幾種插值算法如：最近鄰插值，雙線性插值、雙三次插值以及樣條函數(shù)插值等，都可歸類為線性插值，其插值原理類似于“低通濾波”，容易導(dǎo)致原始圖像中不同程度的細(xì)節(jié)退化。而近年來新興的插值技術(shù)，如WT(小波變換)方法、偏微分方程方法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法和Bayesian分

2、析法等，雖各有其插值的優(yōu)越性，但仍難避免插值后結(jié)果圖像邊緣細(xì)節(jié)損失較多的弊端。
　　基于這種背景，本文提出了一種基于非均勻B樣條曲面的圖像插值算法。主要研究內(nèi)容包括：構(gòu)造B樣條曲線時參數(shù)化方法的選?。?B樣條插值曲面的構(gòu)造以及對插值后結(jié)果圖像中的人工邊緣問題的處理。本文的主要創(chuàng)新工作如下：
　　1.采用基于圖像亮度變化的非均勻參數(shù)化方法構(gòu)造B樣條曲面。
　　將整幅圖像置于三維空間，圖像像素值看作三維空間中的Z軸坐標(biāo)值，

3、采用基于圖像亮度變化的非均勻參數(shù)化方法來構(gòu)造B樣條曲面。此曲面由圖像中每相鄰25個像素點(diǎn)的線性組合計(jì)算得到的網(wǎng)格點(diǎn)構(gòu)成，是C1連續(xù)的。基于該曲面的插值算法能夠去除噪聲，生成較傳統(tǒng)樣條插值算法更為清晰的目的圖像。
　　2．使用邊緣檢測算子分離圖像邊緣點(diǎn)與非邊緣點(diǎn)，對其分別進(jìn)行處理。
　　使用上述非均勻B樣條曲面來對圖像進(jìn)行插值，得到的結(jié)果圖像邊緣處易出現(xiàn)鋸齒，針對此項(xiàng)缺陷，本文提出使用邊緣檢測算法提取圖像邊緣，并對邊緣點(diǎn)另行處

4、理。
　　3．針對邊緣像素點(diǎn)采用在邊緣處擁有良好插值效果的雙三次插值算法。
　　雙三次插值算法雖然容易產(chǎn)生噪點(diǎn)，但經(jīng)其插值后，目的圖像在邊緣處的視覺效果良好。因此針對邊緣像素點(diǎn)使用此算法便能夠在圖像放大倍數(shù)較大時削弱邊緣處的鋸齒效應(yīng)，保證圖像整體的視覺效果。
　　總之，本文結(jié)合計(jì)算機(jī)圖形學(xué)和圖像處理的理論方法，提出了一種適用于任意尺度縮放的插值模型，為數(shù)字圖像處理領(lǐng)域提供了新的研究視角。研究結(jié)果在醫(yī)學(xué)、公安、軍事、氣象