摘要：为了更好地进行快速插值,提出一种改进的沃尔什滤波器:首先研究了传统的Walsh变换及其性质,在此基础上推导出Walsh滤波模板的设计方法;其次由于Walsh模板仅有4×4大小,因此给出一种基于权值矩阵的拼合方法;最后,对上千幅图像进行测试,求解出最佳权值a=1.6,b=0.8。实验将5幅标准测试图像分为两组,分别进行1/2抽取与1/4抽取,得到的插值结果均表明算法的插值效果优于最近邻插值、三次插值、区域坐标三次插值法、Walsh插值。同时,时间分析表明,算法的运行时间与三次插值相当。

摘要：为解决已有图像序列插值方法存在的插值图像细节模糊问题,提出一种区域导向图像序列插值算法。根据图像序列的时空特性,设计关注区域计算方法。构建基于区域的插值模式,有效地保持原始图像序列的局部细节,实现关注区域的高质量插值放大。给出基于引导滤波的关注区域细节增强方法,进一步提升关注区域的清晰度,获得符合视觉感知的高分辨率图像序列。实验结果表明,与图像签名检测算法和全局对比检测算法相比,该算法在不同插值倍数下都取得了更好的视觉效果和更高的客观评价指标值。

摘要：针对目前超细电子内镜成像像素数有限和色彩失真等问题,该文研究开发基于双线性插值原理的FPGA图像插值算法和基于多项式回归原理的FPGA色彩校正算法。仿真测试实验结果表明,该文提出的算法实现了1280×720@60 Hz高清视频实时显示,同时以爱色丽色卡为标准,平均色差较校正前下降了约30%。

摘要：传统图像插值算法的计算效率较低,处理后图像存在边界模糊或锯齿的现象。为此,提出一种基于边缘梯度的图像插值算法。通过Roberts边缘检测算子确定颜色分段和区间分界阈值,利用空间三点构造空间平面,并设计插值公式。实验结果表明,该算法能有效保护图像的边缘细节,提高图像缩放质量和运算效率。

摘要：针对传统的双线性插值法在对图像进行插值后会不可避免的产生边缘模糊的问题,提出了一种改进的线性插值法,该算法首先把待插值点分为三类,然后分别选取合适的已知点进行插值。通过对经典图像lena和pepper进行插值的实验结果表明,该算法的插值效果与双立方法相当,但计算量远远小于双立方,能有效的保持图像边缘信息,提高了图像质量。

摘要：针对基于三角形坐标系的非线性拓扑变形过程中会产生像素点缺失的问题,提出一种定位插值算法.首先判断发生三角变形前的各像素点在图像中是否为有效点,并赋予其相应的参数,再在图像变形过程中对关联参数进行更新;其次针对新产生的空点位置,对其小邻域内的点集参数进行统计,并利用积分图像快速计算插值权重,权重大于设定阈值者即判定为待插值空点;最后进行三次卷积插值.通过在多三角形网格下进行表情设计、人脸过渡等实验的结果表明,该算法能够有效地解决三角形坐标系下拓扑变形的插值问题,明显地改善了图像的视觉效果.

摘要：针对可逆信息隐藏算法嵌入容量小、通用性差、运行效率低等问题,提出以插值图像为载体的大容量可逆信息隐藏方法,设计了一种类线性图像插值方法,通过实验数据分析给出了理想插值图像的期望插值,将载体图像两相邻像素值看作抛物线的根,构造一元二次方程,利用方程性质,建立以抛物线最值为参考点、以两根均值为期望插值的模型,根据差值区间确定出可嵌入位置和位数,再由区间调整因子和秘密信息共同确定出最终插值,设计了两种可逆隐藏方案,均无附加信息、无数据溢出,平均嵌入率接近4bit/pixel,载密图像有较高质量,通过与5种优秀算法的实验比较,表明算法在嵌入容量、隐蔽性、运行效率等方面相对比较算法有一定优势.

摘要：近年来牛顿插值公式被广泛应用于图像插值领域,但是简单的使用牛顿插值公式会造成大量的数据溢出;使用外部存储器进行数据缓冲,占用大量存储资源,使得实时图像延迟一帧。针对以上不足之处设计了一种新的二阶牛顿插值算法在FPGA中的实现方法,首先将牛顿插值公式进行改进,抑制了数据溢出;同时利用FPGA内部逻辑实现数据缓存,在几行时间之内完成数据插值,大大缩短了延迟时间。经实际应用,证明该算法可有效改善边缘模糊和锯齿效应,提高图像质量;同时节省了资源,提高实时性。

摘要：通过对经典插值算法放大后得到的高分辨率图像先进行边缘检测,然后根据多方向边缘梯度变化,对边缘邻接像素点进行自相关模糊消除修正插值;多倍放大时采取小倍率循环修正方式实现。实验证明,算法克服了经典插值后图像的边缘锯齿和模糊效应,使修正优化后的图像清晰。对于RGB彩色图像先进行各分量色融合,再边缘检测,对提高图像质量也取得了明显的效果。

摘要：研究医学图像,针对断层间距影响像素间距、图像轮廓粗糙问题,采用图像插值算法可以解决医学图像三维重建模型的轮廓粗糙、呈阶梯状的问题,但是传统插值算法的运算量大,加之医学图像序列包含的图像多、图像本身比较大,处理起来需要耗费大量的时间,未能在医学图像三维重建领域得到广泛应用。为了提高分辨率和快速性,提出了一种基于距离变换的图像插值优化算法。算法依据图像的相似性信息,极大地减少了参与计算的像素点,同时采用一种快速的距离计算方法,避免了乘法和开方运算,使得算法效率大幅提高。将优化算法应用于医学图像序列中进行仿真,结果表明,生成的插值图像边界清晰、过渡平滑,与传统算法相比所需的时间减少了60%以上。证明改进的算法可有效地解决传统算法的效率问题,为医学图像研究提供了科学依据。