基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法及系統(tǒng)的制作方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法及系統(tǒng)。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，視頻技術(shù)的主流發(fā)展方向之一為超高清技術(shù)。將原有的視頻源，如標(biāo)清 (720*576)，高清（1920*1080)，通過視頻縮放轉(zhuǎn)換成超高清視頻，對(duì)視頻縮放算法的性能要 求非常高。
[0003] 傳統(tǒng)的基于插值的視頻縮放方法主要有兩類：基于低通濾波的插值方法和基于邊 緣的插值方法。基于低通濾波的插值方法，如雙線性插值，雙立方插值，多相位插值等，在獲 得較平滑的插值圖像的同時(shí)，會(huì)造成圖像中高頻信息丟失，在圖像的邊緣出現(xiàn)模糊及鋸齒 現(xiàn)象?；谶吘壍膱D像插值方法，通過邊緣檢測，計(jì)算出插值點(diǎn)的邊緣方向，沿邊緣方向?qū)?插值點(diǎn)進(jìn)行插值，可以獲得平滑的圖像邊緣，避免鋸齒現(xiàn)象，但是在紋理區(qū)域會(huì)造成模糊。
[0004] 因此，需要提出一種視頻縮放方法，既能保持插值圖像中紋理區(qū)域的清晰，又能避 免插值圖像邊緣產(chǎn)生的模糊及鋸齒現(xiàn)象。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0005] 本發(fā)明提供一種基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法及系統(tǒng)，以實(shí)現(xiàn)提高插值圖像的 清晰度和減少邊緣鋸齒的目的。
[0006] 本發(fā)明的第一個(gè)方面是提供一種基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法，包括：
[0007] 確定待插值像素在原圖像中的位置；
[0008] 計(jì)算待插值像素的邊緣方向和強(qiáng)邊概率；
[0009] 若所述待插值像素的強(qiáng)邊概率不為零，則根據(jù)所述邊緣方向利用邊緣插值法進(jìn)行 插值；
[0010] 若所述待插值像素的強(qiáng)邊概率為零，則根據(jù)非邊緣插值法進(jìn)行插值；
[0011] 將所述強(qiáng)邊概率和所述強(qiáng)邊概率的互補(bǔ)概率分別作為邊緣插值融合權(quán)重和非邊 緣插值融合權(quán)重，對(duì)所述邊緣插值法和所述非邊緣插值法獲得的插值結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合得 到最終的插值后圖像。
[0012] 本發(fā)明的第二個(gè)方面是提供一種基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放系統(tǒng)，包括：
[0013] 坐標(biāo)計(jì)算模塊，用于確定待插值像素在原圖像中的位置；
[0014] 強(qiáng)邊檢測模塊，用于計(jì)算待插值像素的邊緣方向和強(qiáng)邊概率；
[0015] 邊緣插值模塊，用于在所述待插值像素的強(qiáng)邊概率不為零時(shí)根據(jù)所述邊緣方向利 用邊緣插值法進(jìn)行插值；
[0016] 非邊緣插值模塊，用于在所述待插值像素的強(qiáng)邊概率為零時(shí)根據(jù)非邊緣插值法進(jìn) 行插值；
[0017] 融合模塊，用于將所述強(qiáng)邊概率和所述強(qiáng)邊概率的互補(bǔ)概率分別作為邊緣插值融 合權(quán)重和非邊緣插值融合權(quán)重，對(duì)所述邊緣插值法和所述非邊緣插值法獲得的插值結(jié)果進(jìn) 行加權(quán)融合得到最終的插值后圖像。
[0018] 本發(fā)明的有益效果為：
[0019] 本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法能夠使用數(shù)量較大的原始點(diǎn)以任意整數(shù) 或非整數(shù)縮放倍率、及在任意邊緣方向進(jìn)行插值處理，使放大后的圖像邊緣清晰且避免了 鋸齒現(xiàn)象。
【附圖說明】
[0020] 圖1為本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法實(shí)施例一的流程圖；
[0021] 圖2為本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法實(shí)施例一中Sobel梯度方法的示意 圖；
[0022] 圖3為本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法實(shí)施例一中邊緣方向與設(shè)定參數(shù) 間關(guān)系的不意圖；
[0023] 圖4為本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法實(shí)施例一中構(gòu)造的遞增函數(shù)關(guān)系 圖；
[0024] 圖5為本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法實(shí)施例一中邊緣可靠度與構(gòu)造函 數(shù)的函數(shù)關(guān)系圖；
[0025] 圖6為本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法實(shí)施例一中邊緣方向一致性與斜 率方差的函數(shù)關(guān)系圖；
[0026] 圖7為本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法實(shí)施例一中行交點(diǎn)法的示意圖；
[0027] 圖8為本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放系統(tǒng)實(shí)施例一的結(jié)構(gòu)框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0028] 圖1為本發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法實(shí)施例一的流程圖，如圖1所示，本 發(fā)明基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法包括：
[0029] S101、根據(jù)原圖像和插值后圖像的大小，確定待插值像素在原圖像中的位置，包 括：
[0030] 假設(shè)輸入為原圖像也即低分辨率圖像其圖像寬和高分別為WjPHy插值后的 高分辨率圖像為I h，其圖像寬和高分別Swi^PHh，對(duì)于插值圖像也即高分辨率圖像中位于 iH行jH列坐標(biāo)為（iH，jH)的待插值像素，通過坐標(biāo)計(jì)算單元，可以得到其在低分辨率圖像中 的坐標(biāo)d D :
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法，其特征在于，包括： 確定待插值像素在原圖像中的位置； 計(jì)算待插值像素的邊緣方向和強(qiáng)邊概率； 若所述待插值像素的強(qiáng)邊概率不為零，則根據(jù)所述邊緣方向利用邊緣插值法進(jìn)行插 值； 若所述待插值像素的強(qiáng)邊概率為零，則根據(jù)非邊緣插值法進(jìn)行插值； 將所述強(qiáng)邊概率和所述強(qiáng)邊概率的互補(bǔ)概率分別作為邊緣插值融合權(quán)重和非邊緣插 值融合權(quán)重，對(duì)所述邊緣插值法和所述非邊緣插值法獲得的插值結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合得到最 終的插值后圖像。
2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法，其特征在于，所述確定待 插值像素的強(qiáng)邊概率包括： 確定下述參數(shù)中的至少一個(gè)參數(shù)： 根據(jù)原圖像窗口中待插值像素鄰域內(nèi)全部像素梯度加權(quán)的協(xié)方差矩陣確定邊緣方向 可靠度參數(shù)； 根據(jù)原圖像窗口中待插值像素鄰域內(nèi)全部像素梯度幅值的加權(quán)平均確定邊緣強(qiáng)度參 數(shù)； 根據(jù)原圖像窗口中待插值像素鄰域內(nèi)全部像素的方向斜率的方差確定邊緣方向一致 性參數(shù)； 將所確定的所述參數(shù)中的一個(gè)或其任意組合分別作為所述強(qiáng)邊融合參數(shù)的相互獨(dú)立 的乘性因子相乘得到待插值像素的強(qiáng)邊概率。
3. 根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于邊緣自適應(yīng)的圖像縮放方法，其特征在于，所述確定待 插值像素的邊緣方向包括： 確定原圖像窗口中待插值像素鄰域內(nèi)全部像素梯度加權(quán)的協(xié)方差矩陣； 計(jì)算所述協(xié)方差矩陣的特征值和特征向量