【摘 要】
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图像缩放也叫图像重采样,是数字视频处理中的关键技术之一。图像缩放技术应用非常广泛,可用在图像显示、传输、图像分析、动画制作、电影合成等方面。通过插值技术可以实现图
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图像缩放也叫图像重采样,是数字视频处理中的关键技术之一。图像缩放技术应用非常广泛,可用在图像显示、传输、图像分析、动画制作、电影合成等方面。通过插值技术可以实现图像的缩放。但是,传统的插值算法中,插值图像的高频部分发生损失,导致边缘模糊,方块效应,细节退化。由于人眼对形状、轮廓等特征比较敏感,相反,对绝对灰度不敏感,所以对于数字图像进行插值处理的视觉质量主要依赖于图像的边缘,插值图像边缘部分的分辨率对一幅图像的质量有非常重要的影响。因此,对图像的轮廓点以及靠近图像轮廓的邻近点如何插值才能防止边缘模糊或细节退化问题的出现成为提升插值算法性能的重点。基于上述原因,本文在图像缩放算法中引入“边缘保护插值”思想,充分挖掘图像数据中的空间梯度信息和统计特征,提出了图像边缘方向插值的自适应图像缩放方法。设计了边缘检测及增强算法及其VLSI设计,在软件和硬件仿真上验证了算法的有效性;开发了一种自适应的边缘保持插值算法及其VLSI设计,这种自适应插值算法对插值图像进行边缘检测,在边缘方向上插值,而不是跨越边缘方向插值。本文所提出的算法处理后的缩放图像的边缘更加锐利,能消除图像边缘模糊,锯齿效应,棋盘效应,可应用于实际的数字视频处理芯片中。
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