數(shù)字圖像縮放及其質(zhì)量評(píng)價(jià)方法研究.pdf

1、在顯示應(yīng)用領(lǐng)域，為取得最佳的全屏圖像顯示效果，需要對(duì)不同分辨率的輸入圖像進(jìn)行縮放操作，以匹配終端顯示設(shè)備的物理分辨率，而圖像縮放算法的好壞直接影響圖像顯示的質(zhì)量。在數(shù)字圖像處理系統(tǒng)中，檢驗(yàn)算法優(yōu)劣和系統(tǒng)性能與圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)技術(shù)又是密不可分的。因此，數(shù)字圖像縮放（Digital Image Resizing)算法和圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)（Image Quality Assessment,IQA)方法作為數(shù)字圖像處理技術(shù)中的兩項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù)越來(lái)越受到關(guān)注。

2、基于實(shí)際項(xiàng)目背景，論文圍繞數(shù)字圖像縮放技術(shù)及其質(zhì)量評(píng)價(jià)方法進(jìn)行深入研究，主要內(nèi)容如下：
　　1．針對(duì)系統(tǒng)前端采集壓縮編碼中重采樣縮放技術(shù)存在的問題，提出一種匹配的數(shù)字圖像下/上采樣濾波算法。根據(jù)誤差最小化原則，算法利用求取的下采樣濾波器參數(shù)，推導(dǎo)出相對(duì)應(yīng)的上采樣濾波器，以達(dá)到兩者匹配的目的。這樣不僅能夠提高解碼后圖像質(zhì)量，同時(shí)可以提升編解碼性能，更有利于圖像的后處理操作。與JSVM(Joint Scalable Video Mod

3、el)標(biāo)準(zhǔn)的仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果相比，匹配的重采樣縮放算法在性能上有較大提高，其峰值信噪比顯著增加。
　　2．針對(duì)經(jīng)典圖像插值方法邊緣處理效果較差造成圖像質(zhì)量較低，自適應(yīng)插值算法存在模型復(fù)雜、插值速度慢的問題，提出兩種不同的圖像等比例插值算法，邊緣定向平滑圖像插值算法和區(qū)域指導(dǎo)圖像插值算法。前者是一種能夠有效增強(qiáng)圖像邊緣輪廓的插值算法，其結(jié)合雙線性插值和邊緣定向平滑濾波器的特點(diǎn)，使得圖像能夠在平坦和非平坦區(qū)域取得理想效果。后者是一種基于閾

4、值判斷的區(qū)域指導(dǎo)插值算法(Area-Directed Image Interpolation Algorithm Based on Threshold,ADT)，算法通過閾值判斷的方法對(duì)插值點(diǎn)周圍進(jìn)行區(qū)域劃分，利用近鄰法和眾數(shù)法判定插值點(diǎn)所屬區(qū)域，對(duì)屬于不同區(qū)域類型的插值點(diǎn)，采用不同權(quán)值大小的線性插值公式實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)插值，提高圖像質(zhì)量。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，邊緣定向平滑的方法與邊緣自適應(yīng)插值算法相比，顯著提高插值速度，與經(jīng)典插值算法相比，有效

5、降低邊緣鋸齒和邊緣模糊現(xiàn)象，使得插值后圖像獲得較好視覺效果，圖像質(zhì)量提高；區(qū)域指導(dǎo)算法，作為一種新的自適應(yīng)插值算法，解決了經(jīng)典插值算法對(duì)邊緣處理效果較差造成的圖像質(zhì)量較低的問題，與邊緣自適應(yīng)算法相比，在保證圖像質(zhì)量的前提下，顯著提高插值速度，使得插值后圖像獲得較好主觀視覺效果和客觀評(píng)價(jià)結(jié)果。
　　3．針對(duì)基于內(nèi)容感知的圖像非等比例縮放算法中已有經(jīng)典算法存在高計(jì)算復(fù)雜度，運(yùn)算速度慢，不具有普適性的問題，提出兩種不同的圖像非等比例縮放

6、算法，基于隨機(jī)置亂的內(nèi)容感知圖像縮放算法(Content-Aware Image Resizing Algorithm Based on Random Permutation,CARP)及基于行/列合并和能量擴(kuò)散的內(nèi)容感知圖像縮放算法。前一種算法利用視覺顯著圖隨機(jī)重置能量序列的方式，使得在保護(hù)主體區(qū)域不被破壞的情況下，避免對(duì)非重要區(qū)域過度操作造成的圖像局部失真現(xiàn)象。后一種算法通過合并能量最低兩行/列和在能量最低兩行/列之間插入新的行/列

7、實(shí)現(xiàn)圖像縮小和放大，以保護(hù)圖像重要區(qū)域。為避免過度合并造成圖像局部失真，提升合并后行/列能量，并將其能量擴(kuò)散至周圍四行/列，使得縮放后圖像較好保留重要區(qū)域和整體視覺效果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，基于隨機(jī)置亂的內(nèi)容感知方法與線裁剪算法相比，顯著提高處理速度，縮放尺度越大，算法平均計(jì)算時(shí)間降低幅度越明顯，但在非重要區(qū)域仍存在較低程度形變；基于行/列合并和能量擴(kuò)散的內(nèi)容感知方法與線裁剪算法相比，提高縮放速度同時(shí)，有效避免圖像局部區(qū)域失真現(xiàn)象，獲得較好主