基于塊匹配和邊緣導向的圖像插值算法.pdf

1、隨著電子技術的不斷發(fā)展，數字信息技術的不斷提高，數字圖像已經涉及到了社會生活越來越多的領域。然而，由于采集條件和采集設備的限制，一般條件和設備僅能獲取較低分辨率的數字圖像。因此，從已經獲取得到的低分辨率圖像處理得到較高分辨率的圖像有了較大的應用。圖像插值技術作為提高圖像分辨率的有效途徑之一，現已被廣泛的應用的諸如醫(yī)學圖像處理、遠程遙感圖像處理和消費電子圖像處理等領域。
　　 傳統(tǒng)的經典插值算法，一般是基于低通濾波的思想。這類算法

2、實現簡單，算法的復雜度較低，但由于低通濾波思想的限制，不能很好的處理諸如邊緣、紋理等圖像劇烈跳變的局部細節(jié)，容易導致邊緣的模糊和鋸齒的產生。由于人眼對邊緣較敏感，算法效果的好壞很大程度上取決于其對圖像邊緣的處理，因此人們逐漸提出了基于邊緣的圖像插值算法，其中具有代表性的為Li等人提出的NEDI算法，該算法基于圖像局部協(xié)方差具有穩(wěn)定性和圖像局部區(qū)域中的像素具有幾何對偶性兩個假設，通過自適應回歸模型來估計局部范圍內圖像的協(xié)方差系數，并通過已

3、知的低分辨率像素和估計得到的協(xié)方差系數來進行圖像插值。由于其自適應邊緣方向插值，因此其能較好避免邊緣模糊和邊緣鋸齒的產生。但是，由于其在插值過程中平等的看待搜索區(qū)域中的所有像素，這就導致會引入不滿足幾何對偶性和局部協(xié)方差不變性的像素參與未知像素的估計，使得插值結果有偏差。
　　 本文在充分分析了上面所述的兩種不匹配問題:局部協(xié)方差不變性不匹配和幾何對偶性不匹配的基礎上，提出了基于塊匹配的圖像插值迭代算法，通過塊匹配的方式來降低和