基于非均匀采样重构的图像插值算法_张善文

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1、中图分类号:TN911．73文献标识码:A文章编号:1009－2552(2011)03－0001－04基于非均匀采样重构的图像插值算法张善文，戎蒙恬，李萍(上海交通大学电子信息与电气工程学院，上海200240)摘要:在大规模集成电路实现图像缩放时，通常使用的算法是插值。基于信号的非均匀采样［1］重构算法，提出了一种新的图像插值算法。该插值算法所使用的基函数是基于余弦和函数。本算法同其他算法相比，在插值基函数长度相同的情况下，本算法的性能最好。相较其他算法，本算法保持了图像中更多的高频分量，同时减少了插值过程中的图像混淆效应。同时并没有增

2、加插值所需的运算资源。关键词:图像;插值;非均匀采样重构AnewscalinginterpolationalgorithmbasedonthenonuniformsamplingreconstructionZHANGShan-wen，RONGMeng-tian，LIPing(SchoolofElectronicInformationandElectricalEngineering，ShanghaiJiaotongUniversity，Shanghai200240，China)Abstract:Scalingalgorithmbasedo

3、ninterpolationisamajormethodusedinmostconsumerVLSIimagescalers．Thispaperproposesanewinterpolationkernelwhichisbasedonthenonuniformsamplingreconstructionalgorithm．Thiskernelisbasedonthesumofcosinefunction．Comparedwithotherinterpolationkernelswiththesamesize，ourkernelshows

4、thebestresults．Itmaintainsmorehighfrequencyinformationthanothers，whichgreatlyreducestheblureffectduringinterpolation．Keywords:image;interpolation;nonuniformreconstruction0引言本文所讨论的插值算法是基于Kim和Bose的［3］图像插值是一种常用的图像缩放方法，尤其对非均匀采样重构算法。他们的算法的提出解决于运算复杂度有限制的消费类电子，插值是最通常了从信号的非均匀采样点

5、重构原始信号的问题。他的方法。邻近插值算法所消耗的运算和内存需求是们的算法对于原始信号有条件限制，信号必须为带所有插值算法中最小的，但是其视觉效果很差，存在限和周期的。尤其当周期性条件不符合时，重构出马赛克效应。不同的插值算法区分的方法是其所使的信号是病态的。然而，当选择偏移栅格点一段距用的插值基函数。传统的插值方法所使用的基函数离的均匀采样点时，此算法可以以较高的精度重构是基于多项式。在数学上，通常使用多项式对连续出位于栅格点的信号。曲线进行逼近。另一类插值方法是基于加窗的sinc因此，从此算法在均匀采样点上的应用可以推函数，现有文献

6、已经讨论过不同的窗函数。在托马导得到一个新的插值基函数。同其他的基函数比斯的论文中［1］，介绍了加Blackman-Harris窗的辛克较，本文的基函数在视觉和峰值信噪比指标上均表函数(sinc)以及二阶连续的立方卷积函数是两个在现出最好的效果。医疗图像插值中最好的两个插值基函数。其他较为收稿日期:2010－10－12［2］TM优秀的基函数有Lanczos，它被Matlab中的图像基金项目:上海－应用材料研究与发展基金(09700713900)处理工具包所使用。作者简介:张善文(1985－)，男，硕士研究生，研究方向为图像处理。—1—1

7、重构算法算法的这两个条件中的周期性条件大大限制了它在1．1原始重构算法实际中的应用，因为实际中的图像绝大多数不满足在Kim和Bose的算法中，信号能够从其非均匀周期性条件。图2可以说明这个问题，将算法中的采样中重构。重构算法可用图1表述。图1中的曲周期参数T设为8π+1，从而同原始信号的周期8π线是原始信号y=32sin(t)+16cos(0．5t－0．11)+不匹配。在这种情况下，原始信号就不能通过非均22sin(0．25t)。在重构中的参数周期T为8π，采样匀信号完美地重构。重构得到的信号同原始信号误点为32个，这两个参数满足了周期

8、和带限的前提条差非常大，因此无法将Kim的算法应用到实际图件。在图1中的三角标注了原始信号的非均匀采样像中。点，而十字则标注了重构点。图1说明原始的重构在研究中发现，如果采样点位置均匀地分布在算法能够完全重