基于滤波器分解的图像插值算法

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1、工程技术武汉船舶职业技术学院学报2009年第2期基于滤波器分解的图像插值算法吴颖田岩(1．武汉职业技术学院艺术设计系湖北武汉430074；2．华中科技大学电子与信息工程系湖北武汉430074)摘要本文研究了一种空域中的图像分解技术，进而利用改种分解方法，探讨了图像插值算法。本文提出的图像分解方法的主要思想是：利用类型确定的滤波器(如低通)对原始图像滤波，将图像分解为高频和低频两部分，并对分解得到的低频或高频成分进行处理，图像可分解成不同频率分量的图层之和，进而在各个图层上进行相应的插值处理，最后利用逆变

2、换得到最终的结果。关键词高斯滤波器；分解；插值中图分类号TP751文献标志码A文章编号16718100(2009)02—0026—03图像分辨率的大小直接影响着图像的应用效个图层，方法如下：果，而在实际应用过程中，由于受到一些硬件性能(1)对原图降进行Gauss低通滤波器进行卷的限制，其所获得的图像往往达不到对分辨率的积得到图像中的低频部分_厂；要求，若从硬件上改进，则需付出较昂贵的代价，(2)利用，f一-厂～_厂得到原图像的高频部此时就需要通过插值来实现图像的放大显示，以分；提高图像的分辨率。(3)对

3、图像再次进行低通滤波得到更低的低图像插值[1—3]一般是指基于模型的框架频部分f2；下，在给定的空间范围内，从低分辨图像生成高分(4)然后将厂一L厂，得到fz。；如此等等，如果辨率图像的过程，此过程必须满足插值条件，即高这一过程重复k次，就将原图像分解成一个低频分辨图像在原始低分辨图像采样点处的取值与低成分和许多个高频成分f{(i一1，⋯，忌)。分辨图像的取值相同。众所周知，插值过程中起步骤3：对上述图层采取一定的插值方法，得决定作用的是联系低分辨图像与高分辨图像的插到各个图层的插值结果，各个图层的插值

4、方法采值模型。本文就是采用一种多尺度的插值模型，取如下方式进行：每层分别用bicubic插值算法和利用最简单的空域滤波对图像进行分层，然后再bilinear插值算法按照一定的权值进行插值，公式对不同的图层进行插值，最后经过逆变换得到最如下：后结果。厂一(aBicubic+(1一a)linear)(1)W1滤波器分解插值算法它的权值为at===EH，其中H-为ft的熵。,本文在高斯滤波器的基础上，通过高斯滤波2试验结果及分析得到图像的低频和高频信息，达到图像分层的目的，然后再分别对不同图像层进行插值。具体

5、步为验证算法的有效性，选择图1、图2的图像骤如下：进行测试。对比试验的方法包括：双线性、双三次步骤1：选定原始图像fu；等方法，这里图像统一分成三层，并且高斯滤波器步骤2：将原始图像进行滤波器分解得到各的参数设置为：大小为3×3o一0．01的参数选取收稿日期：2008—12～20作者简介：吴颖，女，硕士，讲师，主要从事图像处理方面的应用研究。26基于滤波器分解的图像插值算法吴颖等经典方法中的双三次样条插值方法和双线性插值方法同本文的新方法进行比较，如2所示。(a)原始图像(b)降采样图像(c)新方法插值

6、结果图l基于滤波器分解的插值结果(Cameraman)(a)降采样后(b)用bilinear方法插值(c)用bicubic方法插值(d)用本文方法插值图2不同方法的插值结果(cameraman)从上述结果我们可以发现双线性插值结果存高，在方差这个参数中它比bilinear方法好，说明在明显的块效应，而用双三次方法的插值结果稍该方法有一定的可行性。微好些，但同本文方法相比，仍然存在着一定的视觉差异，如果将图像进一步放大显示，这种差异将3结论更加明显。在高斯滤波器的基础上，通过高斯滤波得到为了定量对上述方法

7、进行评价，选择客观指图像的低频和高频信息，从而达到图像分层的目标包括：熵、峰值信噪比和方差等量，见表1～表的，然后再分别对不同图像层进行插值。并从主3。观和客观上对实验结果进行比较，发现本文采用表l几种插值方法熵参数的比较bilinearbicubic新方法的新方法取到了很好的效果，加大了图像的分辨Cameraman图7．05676．95407．O094率，使图像的某些细节明显变好，说明该方法具有表2几种插值方法峰值信噪比参数的比较一定的有效性。参考文献表3几种插值方法方差参数的比较根据这些数据，我们发

8、现新方法在图像的信息熵中比bicubic方法要好，对不同的图像的bi—lineara方法有的数据也好。在峰值信噪比的参数中，Lena图的峰值信噪比bicubic和bilinear都武汉船舶职业技术学院学报2009年第2期5李安，李东．小波分析法在心电信号数字滤波中的应用[J]浙江大学学报(自然科学版)，1998，31(1)：82~87．计算机仿真，2001(1I)．7高艳，胡阳．基于数学形态学方法的心电图波形分离技术6李光林，吕维雪．基于小