基于上下文的图像插值方法

近年来,计算机技术的高速发展和人们对图像质量越来越高的要求促进了数字图像处理技术的发展和广泛应用,插值法作为图像处理技术的一个重要方法也得到了广泛的应用,图像处理中的很多领域的问题可以用插值法来解决,例如图像放大,图像去隔行,图像去噪,图像修补等等。传统的插值算法具有低通滤波器的特性,而重要的图像高频细节信息易丢失,所以对基于边缘保持的图像插值算法的研究具有重要的实际意义。 本文在回归和自回归插值算法的理论基础上,针对自回归插值在平滑区域插值效果粗糙和时间复杂度高的问题进行了改进,同时研究了基于边缘保持的回归模型在图像去隔行上的应用。本文的主要研究工作如下： (1)提出了基于改进自回归的图像插值算法：根据图像像素间相关性的特点,改变了插值的范围,实验表明,改进后的自回归插值算法改善了自回归插值算法在平滑区域粗糙的问题； (2)提出了基于边缘检测的自回归图像插值算法：对下采样后的图像进行边缘检测,将插值恢复的图像与边缘检测图像相映射,将待插像素分为边缘点和平滑点,不同待插点用不同插值算法,从而降低算法复杂度,实验表明,该算法在保证图像视觉质量的前提下降低了时间复杂度； (3)提出了基于回归的图像去隔行算法：将基于边缘保持的回归模型应用于图像去隔行中。实验表明,该算法提高了PSNR值。