[發明專利]一種改進的數字圖像縮放方法

有效

• 申請號: 201310055610.7
• 申請日: 2013-02-21
• 公開（公告）號: CN103093418A
• 公開（公告）日: 2013-05-08
• 發明（設計）人: 歐陽平;黃海東
• 申請（專利權）人: 深圳市晶日盛科技有限公司
• 主分類號: G06T3/40
• 分類號: G06T3/40
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種改進的數字圖像縮放方法，具體涉及到數字圖像的縮放技術，其屬于數字圖像處理領域類。

背景技術

圖像縮放（image?scaling）是數字圖像處理的基本技術之一。它是指對數字圖像的寬高進行調整的過程。圖像縮放可以通過兩次縮放即水平縮放和垂直縮放來實現。水平縮放改變圖像水平像素數量，垂直縮放改變圖像垂直像素的數量。如圖像從640（寬）×480（高）（寬高比為4:3）到1920×1080（寬高比為16:9），可以先進行垂直縮放將圖像放大到640×1080，然后通過水平縮放將圖像像素從640×1080調整到1920×1080。這兩次縮放的算法原理是相同的。在圖像縮放中有一個重要的問題就是縮放過程中圖像邊緣處理的問題，所述圖像邊緣指的是圖像中物體與圖像中其它物體或背景間的分界線，如果這分界線平行于水平軸線我們定義為水平邊緣，如果這分界線垂直于水平軸線我們定義為垂直邊緣。

在現有技術中，數字圖像縮放方法有最近鄰方法、雙線性插值方法、雙三次插值等。最近鄰插值比較簡單，容易實現，但該方法會在結果圖像中產生有明顯的邊緣鋸齒。雙線性插值法具有平滑功能，?能有效地克服最近鄰法的不足，但會使圖像細節和邊緣變模糊。雙三次插值能提供了較好的折衷，但沒有完全有效地解決邊緣鋸齒和邊緣模糊問題，這是插值縮放最大的問題。為了最終解決數字圖像縮放過程中產生的邊緣鋸齒和邊緣模糊，亦有學者提出過基于邊緣檢測的縮放方法，其要點是先檢測圖像的亞像素邊緣，然后對邊緣像素和非邊緣像素分別進行插值。對于邊緣像素，進行基于曲線擬合的插值。而對非邊緣像素，進行雙線性插值。此方法的縮放效果依賴于亞像素邊緣檢測結果的好壞。而亞像素邊緣檢測方法(如Canny邊緣檢測方法)不僅非常復雜，而且往往難以得到穩定的檢測結果。依以上所述，顯然現有技術有進一步改進的必要。

發明內容

本發明的目的在于提供一種改進的數字圖像縮放方法，以克服現有技術存在的問題。

本發明的一種改進的數字圖像縮放方法，包括對目標圖像對應的原始圖像進行方向和強度檢測，然后根據方向和強度檢測的結果確定一個插值濾波器對原始圖像進行處理得到目標像素值，其特征在于所述插值濾波器為復合插值濾波器，其由相對平滑的插值濾波器和相對銳利的插值濾波器分別根據其對應的權重修正后相加復合而成，所述方向和強度檢測包括以與目標像素點對應的原始圖像像素點為中心取n×n個像素點，分別計算水平、垂直、對角線、反對角線四個方向的SAD值（方向絕對差之和），對水平縮放根據四個方向的SAD值計算水平邊緣置信度，對于垂直縮放根據四個方向的SAD值計算垂直邊緣置信度，對水平縮放按水平邊緣置信度越高，權重越大的原則基于水平邊緣置信度設定相對平滑的插值濾波器的權重，對于垂直縮放，按垂直邊緣置信度越高，權重越大的原則基于垂直邊緣置信度設定相對平滑的插值濾波器的權重，相對平滑的插值濾波器定義為filter_smooth，相對銳利的插值濾波器定義為filter_sharp，復合濾波器定義為filter_intel，相對平滑的插值濾波器權重定義為w_smooth，則：

filter_intel＝（w_smooth）×filter_smooth+（1-?w_smooth）×filter_sharp

其中0≤w_smooth≤1。

作為優選，所述水平、垂直、對角線、反對角線四個方向的SAD值計算方向SAD的計算，水平方向的SAD定義為SAD_H，垂直方向的SAD定義為SAD_V，對角線方向的SAD定義為SAD_D，反對角線方向的SAD定義為SAD_A，所述SAD_H為n×n個像素點中行相鄰像素點像素值絕對差之和，SAD_V為n×n個像素點中列相鄰像素點像素值絕對差之和，SAD_D為n×n個像素點中對角線相鄰像素點像素值絕對差之和，SAD_A為n×n個像素點中反對角線相鄰像素點像素值絕對差之和。

作為前述優選方案的進一步優先之一，在原始圖像是RGB圖像的情況下，取RGB圖像的Y分量（灰度值）分別計算所述水平、垂直、對角線、反對角線四個方向的SAD值；

作為前述優選方案的進一步優選之二，在原始圖像是RGB圖像的情況下，分別計算RGB三個通道的水平、垂直、對角線、反對角線四個方向的SAD值，分別取它們中的最大值作為當前目標像素點的水平方向、垂直方向、對角線方向以及反對角線方向的SAD值。

作為進一步優選，對于水平縮放，所述水平邊緣置信度為w_dir；

所述w_dir?=?min(1,max(0,k_p×w_dir_p?－k_n×w_dir_n))；

其中：