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图像插值在更少图像信息的情况下构造出忠实于小尺寸原图大尺寸图像,而如果能够让插值重构出来的图像边缘和轮廓清晰,这就可以直接应用于减小网络传输图像的负担,同时保持图像的质量。本文主要描述了一个高效率的可并行化的基于重构边缘的图像插值方法。这个方法第一步简单插值(如双三次插值)梯度场,根据这个梯度场解梯度方程构造出辅助图像；第二步在辅助图像上应用双边滤波,然后用Canny边缘检测检测出的边缘与原始图像边缘作对比构造出新的大尺寸边缘；第三步以简单插值(如双线性插值)重构图像的结果作为初始状态,以第二步所构造的重构边缘和作为初始状态的简单插值结果中的精确插值点为不扩散点集,经过有限的扩散迭代构造出最后的图像插值图像。这个方法的处理时间主要集中在第三步的扩散迭代,而这个迭代过程很适合并行化处理。本文图像插值重构图像的效果相对于已有的简单插值重构方法边缘更清晰,能保留更清晰的细节；计算处理效率上比扩散曲线和插值边缘的细分方法高。除此以外本文方法适合并行化处理的特点也适应于移动终端上需要图像传输的实时应用(如视频交流,交互设计)的交互(传输数据量和重构时间)效率要求。