基于上下文的圖像插值方法.pdf

1、近年來(lái)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展和人們對(duì)圖像質(zhì)量越來(lái)越高的要求促進(jìn)了數(shù)字圖像處理技術(shù)的發(fā)展和廣泛應(yīng)用，插值法作為圖像處理技術(shù)的一個(gè)重要方法也得到了廣泛的應(yīng)用，圖像處理中的很多領(lǐng)域的問(wèn)題可以用插值法來(lái)解決，例如圖像放大，圖像去隔行，圖像去噪，圖像修補(bǔ)等等。傳統(tǒng)的插值算法具有低通濾波器的特性，而重要的圖像高頻細(xì)節(jié)信息易丟失，所以對(duì)基于邊緣保持的圖像插值算法的研究具有重要的實(shí)際意義。
　　 本文在回歸和自回歸插值算法的理論基礎(chǔ)上，針對(duì)自回

2、歸插值在平滑區(qū)域插值效果粗糙和時(shí)間復(fù)雜度高的問(wèn)題進(jìn)行了改進(jìn)，同時(shí)研究了基于邊緣保持的回歸模型在圖像去隔行上的應(yīng)用。本文的主要研究工作如下：
　　 (1)提出了基于改進(jìn)自回歸的圖像插值算法：根據(jù)圖像像素間相關(guān)性的特點(diǎn)，改變了插值的范圍，實(shí)驗(yàn)表明，改進(jìn)后的自回歸插值算法改善了自回歸插值算法在平滑區(qū)域粗糙的問(wèn)題；
　　 (2)提出了基于邊緣檢測(cè)的自回歸圖像插值算法：對(duì)下采樣后的圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)，將插值恢復(fù)的圖像與邊緣檢測(cè)圖像相